ホームページ >バックエンド開発 >Python チュートリアル >Pythonを使って画像サイズを一括変更してサイズを統一するにはどうすればよいですか?
import os from PIL import Image import glob def convertjpg(jpgfile,outdir,width=200,height=500): img=Image.open(jpgfile) new_img=img.resize((width,height),Image.BILINEAR) new_img.save(os.path.join(outdir,os.path.basename(jpgfile))) for jpgfile in glob.glob(('/home/yangguide/Videos/images/*.png')): convertjpg(jpgfile,"/home/yangguide/Videos/image_2")
画像ライブラリ PIL (Python Image Library) はサードパーティ製ですPythonの画像処理ライブラリというイメージですが、その強力な機能と利用者数の多さから、ほぼPythonの公式画像処理ライブラリと言えるほどです。
Image クラスは PIL のコア クラスです。これを初期化するには、ファイルから画像を読み込む、他の形式の画像を処理する、最初から画像を作成するなど、さまざまな方法があります。
画像モジュール操作の基本的なメソッドは、このモジュールに含まれています。開く、保存、変換、表示などのメソッド。
1. 画像をロードするには、Image クラスの open() 関数を使用します:
Image.open(jpgfile)
2. 画像を保存するには、save を使用します。 Image クラスの () 関数:
new_img.save(os.path.join(outdir,os.path.basename(jpgfile)))
3.os.path.basename() メソッド:
パスの最後のファイル名を返します。 path が ’/' で終わる場合は、os.path.split(path) の 2 番目の要素である null 値を返します。
例:
>>> import os >>> path = '/Users/beazley/Data/data.csv' >>> os.path.basename(path) #Get the last component of the path 'data.csv'
4.img.resize((width,height),Image.BILINEAR):
サイズ変更関数を使用して指定します画像のサイズと品質、2 番目のパラメータの設定と意味は次のとおりです:
##5. glob.glob() と glob の使用法。 iglob() :
glob.glob() はすべての一致するパスを同時に取得できますが、 glob.iglob() は一度に 1 つの一致するパスしか取得できません。 異なるサイズの画像と XML タグを同じサイズに拡大縮小し、ストレージの名前を変更します。 より実用的な機能を共有します。ファイル パスとズーム サイズを変更して独自の . もともとサイズが異なっていて、均一に拡大縮小できない、均一なサイズのキャンバスにのみ配置できる画像に適しています。 元の画像サイズが同じ場合は、私の他のブログを参照して自分で見つけてください。 実行環境: python3.5 opencv をインストールする必要があります。anaconda をお持ちの場合は、conda install opencv-python
# *_* coding : UTF-8 *_* # 开发人员 :csu·pan-_-|| # 开发时间 :2020/11/09 16:40 # 文件名称 :renameFile.py # 开发工具 :PyCharm # 功能描述 :将文件夹下的图片全部缩放,裁减,并按新文件名存储 import os import cv2 path = 'E:/Projects/images' # 原文件夹路径 newpath = 'E:/Projects/newimages' # 新文件夹路径 files = os.listdir(path) # 获取文件名列表 for i, file in enumerate(files): # 展开文件名的列表和索引 if file.endswith('.jpg'): imgName = os.path.join(path, file) # 获取文件完整路径 img = cv2.imread(imgName) # 读图 imgNew = cv2.resize(img, (1200, 1200)) # 缩放 # imgNew = imgNew[60:552,:] # 截取一部分区域 newName = os.path.join(newpath, 'img_%03d'%(0+i)+'.jpg') # 设置新的文件名 print(newName) cv2.imwrite(newName,imgNew) # 存储按新文件名命令的图片News を実行してください。後で来てください プログラマーとして、ニーズは常に満たされなければなりません。スケーリング中は、元の比率を維持し、すべてを 800 * 800 の真っ黒なキャンバスに設定する必要があります (これはゼロフィル操作であり、コードを再調整します)。中心となる部分は、画像の長辺が適切であるかどうかを判断することです。 800より大きく、より大きい 800の場合は長辺に対する800の比率が拡大縮小率として設定され、800未満の場合は元の画像のサイズのままとなります。新しいライブラリ numpy をインポートする必要があります。
conda install numpy:
# *_* coding : UTF-8 *_* # 开发人员 :csu·pan-_-|| # 开发时间 :2020/11/09 18:15 # 文件名称 :renameFile.py # 开发工具 :PyCharm # 功能描述 :将文件夹下的图片全部缩放(同时保持原有宽高比例),裁切,并按新文件名存储 import os import cv2 import numpy as np path = r'E:\Projects\images' # 原文件夹路径 newpath = r'E:\Projects\newimages' # 新文件夹路径 files = os.listdir(path) # 获取文件名列表 c_w ,c_h = 800,800 # 全黑画布的大小 for i, file in enumerate(files): img_zeros = np.zeros((c_w, c_h, 3), np.uint8) # 创建全黑的图像 if file.endswith('.jpg'): imgName = os.path.join(path, file) # 获取文件完整路径 img = cv2.imread(imgName) # 读图 h, w , _ = img.shape # 获取图像宽高 # 缩放图像,宽高大于800的按长边等比例缩放,小于800的保持原图像大小: if max(w,h) > c_w: ratio = c_w / max(w,h) imgcrop = cv2.resize(img, (round(w * ratio) , round(h * ratio))) # 将裁切后的图像复制进全黑图像里 img_zeros[0:round(h * ratio), 0:round(w * ratio)] = imgcrop else: img_zeros[0:h, 0:w] = img # imgNew = imgNew[60:552,:] # 截取一部分 # 设置新的文件名: newName = os.path.join(newpath, 'img_%03d'%(0+i)+'.jpg') print(newName) cv2.imwrite(newName,img_zeros) # 存储按新文件名命令的图片でマークされた XML ファイルを同時に変更する必要があるため、コードが調整されます:
# *_* coding : UTF-8 *_* # 开发人员 :csu·pan-_-|| # 开发时间 :2020/11/09 18:15 # 文件名称 :renameFile.py # 开发工具 :PyCharm # 功能描述 :将文件夹下的图片全部缩放(同时保持原有宽高比例),裁切,并按新文件名存储 # 同时调整xml里的坐标信息 import os import cv2 import numpy as np import xml.etree.ElementTree as ET path = r'C:\Users\Administrator\Desktop\test' # 原文件夹路径 newpath = r'C:\Users\Administrator\Desktop\newtest' # 新文件夹路径 c_w ,c_h = 800,800 # 全黑画布的大小 def edit_xml(xml_file,ratio,i): """ 修改xml文件 :param xml_file:xml文件的路径 :return: """ all_xml_file = os.path.join(path, xml_file) tree = ET.parse(all_xml_file) objs = tree.findall('object') for ix, obj in enumerate(objs): type = obj.find('type').text if type == 'bndbox': obj_bnd = obj.find('bndbox') obj_xmin = obj_bnd.find('xmin') obj_ymin = obj_bnd.find('ymin') obj_xmax = obj_bnd.find('xmax') obj_ymax = obj_bnd.find('ymax') xmin = float(obj_xmin.text) ymin = float(obj_ymin.text) xmax = float(obj_xmax.text) ymax = float(obj_ymax.text) obj_xmin.text = str(round(xmin * ratio)) obj_ymin.text = str(round(ymin * ratio)) obj_xmax.text = str(round(xmax * ratio)) obj_ymax.text = str(round(ymax * ratio)) elif type == 'robndbox': obj_bnd = obj.find('robndbox') obj_cx = obj_bnd.find('cx') obj_cy = obj_bnd.find('cy') obj_w = obj_bnd.find('w') obj_h = obj_bnd.find('h') obj_angle = obj_bnd.find('angle') cx = float(obj_cx.text) cy = float(obj_cy.text) w = float(obj_w.text) h = float(obj_h.text) obj_cx.text = str(cx * ratio) obj_cy.text = str(cy * ratio) obj_w.text = str(w * ratio) obj_h.text = str(h * ratio) newfile = os.path.join(newpath, '%05d'%(0+i)+'.xml') tree.write(newfile, method='xml', encoding='utf-8') # 更新xml文件 if __name__ == '__main__': files = os.listdir(path) # 获取文件名列表 for i, file in enumerate(files): img_zeros = np.zeros((c_w, c_h, 3), np.uint8) # 创建全黑的图像 if file.endswith('.jpg'): imgName = os.path.join(path, file) # 获取文件完整路径 xml_file = file.replace('.jpg','.xml') img = cv2.imread(imgName) # 读图 h, w , _ = img.shape # 获取图像宽高 # 缩放图像,宽高大于800的按长边等比例缩放,小于800的保持原图像大小: if max(w,h) > c_w: ratio = c_w / max(w,h) imgcrop = cv2.resize(img, (round(w * ratio) , round(h * ratio))) # 将裁切后的图像复制进全黑图像里 img_zeros[0:round(h * ratio), 0:round(w * ratio)] = imgcrop edit_xml(xml_file, ratio, i) else: img_zeros[0:h, 0:w] = img edit_xml(xml_file, 1, i) # 设置新的文件名: newName = os.path.join(newpath, '%05d'%(0+i)+'.jpg') print(newName) cv2.imwrite(newName,img_zeros) # 存储按新文件名命令的图片
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