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这篇CFSDN的博客文章如何利用python实现图片批处理由作者收集整理,如果你对这篇文章有兴趣,记得点赞哟.
在训练神经网络之前,我们往往需要对数据集进行批量处理。本文以图片为例,介绍如何使用python实现图片的批量处理,包括批量命名,批量更改图像像素,批量对图片进行Harris、Canny…… 。
在此通过以下示例讲解图片遍历方法,并以shi-Tomasi角点检测算法为例,对图片进行批量处理.
(1)遍历某一文件夹下的所有图片,示例代码针对所有.jpg格式的图片; 。
(2)对所有图片均进行shi-Tomasi角点检测处理; 。
(3)将处理好后的每张图片保存至新的文件夹下.
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import
cv2
import
numpy as np
import
glob
import
os
def
Harris(img):
# 1 读取图像,并转换成灰度图像
gray
=
cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 2角点检测——Shi-Tomasi
corners
=
cv2.goodFeaturesToTrack(gray,
100
,
0.01
,
10
)
corners
=
np.int0(corners)
print
(
len
(corners))
for
i
in
corners:
x, y
=
i.ravel()
cv2.circle(img, (x, y),
3
,
255
,
-
1
)
return
img
# 图片批量处理
def
pichuli():
nums
=
1
for
files
in
glob.glob(r
'C:\Users\********\*.jpg'
):
img
=
cv2.imread(files)
# 输出路径
opfile
=
r
'C:\Users\***********/'
# 判断opfile是否存在,不存在则创建
if
(os.path.isdir(opfile)
=
=
False
):
os.mkdir(opfile)
img
=
Harris(img)
image_path
=
opfile
+
'('
+
str
(nums)
+
')'
+
'.jpg'
cv2.imwrite(image_path,img)
nums
+
=
1
print
(
'批处理结束'
)
if
__name__
=
=
'__main__'
:
pichuli()
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|
# -*- coding: utf-8 -*-
'''
'''
import
os
from
PIL
import
Image
pic_dir
=
r
"H:\新建文件夹"
for
filename
in
os.listdir(path
=
pic_dir):
if
filename.startswith(
"SAM"
):
pic_path
=
os.path.join(pic_dir, filename)
print
(pic_path)
img
=
Image.
open
(pic_path )
new_size
=
tuple
( [ size
/
/
3
for
size
in
img.size] )
# 高度、宽度均变为原来的1/3
new_img
=
img.resize( new_size)
new_name
=
os.path.join(pic_dir,
"small_"
+
filename)
new_img.save(new_name )
|
到此这篇关于如何利用python实现图片批处理的文章就介绍到这了,更多相关python图片批处理内容请搜索我以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我! 。
原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_42929622/article/details/115273251 。
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