Python は画像の解像度サイズを変更します
画像解像度とは、画像に保存されている情報量を指し、画像の 1 インチあたりのピクセル数を指します。解像度の単位は PPI (ピクセル/インチ) です。 ). 通常、これはインチあたりのピクセル数と呼ばれます。画像の解像度は通常、画像の鮮明さを変更するために PS で使用されます。
画像の解像度のサイズは実験の進行に影響します。適切な解像度を変更すると、実験を完璧に進めることができます。
画像の解像度は、Python プログラムを使用して調整できます。
# -*- codeing = utf-8 -*- # @Time : 2022/5/1 13:23 # @Author : ning # @File : 5.1demo.py # @software : PyCharm import matplotlib.pyplot as plt from PIL import Image def produceImage(file_in, width, height, file_out): image = Image.open(file_in) resized_image = image.resize((width, height), Image.ANTIALIAS) resized_image.save(file_out) if __name__ == '__main__': file_in = '9.jpg' width = 256 #调整的分辨率大小 height = 256 file_out = 'demo9.png' # 分辨率 produceImage(file_in, width, height, file_out)
画像解像度の Python バッチ変更
Python コードを使用して画像の解像度を指定します。注: この変更されたコードを実行すると、元の画像 が、指定された解像度で新しく生成された画像 で上書きされます。このプログラムは バッチ処理 で、フォルダー内のすべての画像の解像度を直接指定できます。
読者は次の 2 つの場所のパラメータを変更するだけで済みます:
ソース コードは次のとおりです:
""" 批处理文件夹train下的images和labels文件夹中的图片,进行重新修改尺寸操作,并替换保存。 注意是**批处理**,会把train中所有的文件夹下的所有图片都修改分辨率。 敲黑板,划重点!!!会直接把 原分辨率 的图片替换为 指定分辨率的图片!!! 文件夹结构: PATH:'/home/stu/zy/MySwin-Unet/data/train' childPATH:PATH下的'/labels' childPATH:PATH下的'images' """ import cv2 import os import sys # PATH = r'/root/autodl-tmp/MySwin-Unet/data/' # 这个路径只需写到train和val文件夹即可。文件夹下的图片程序会自动帮你打开 PATH = r'/home/stu/zy/MySwin-Unet/data/train' # 我这里是相对路径,亲测中文路径也可以 def resizeImage(file, NoResize): image = cv2.imread(file, cv2.IMREAD_COLOR) # 如果type(image) == 'NoneType',会报错,导致程序中断,所以这里先跳过这些图片, # 并记录下来,结束程序后手动修改(删除) if image is None: NoResize += [str(file)] else: resizeImg = cv2.resize(image, (512, 512)) # 这里改为自己想要的分辨率 cv2.imwrite(file, resizeImg) cv2.waitKey(100) def resizeAll(root): # 待修改文件夹 fileList = os.listdir(root) # 输出文件夹中包含的文件 # print("修改前:"+str(fileList)) # 得到进程当前工作目录 currentpath = os.getcwd() # 将当前工作目录修改为待修改文件夹的位置 os.chdir(root) NoResize = [] # 记录没被修改的图片 for file in fileList: # 遍历文件夹中所有文件 file = str(file) resizeImage(file, NoResize) print("---------------------------------------------------") os.chdir(currentpath) # 改回程序运行前的工作目录 sys.stdin.flush() # 刷新 print('没别修改的图片: ', NoResize) if __name__ == "__main__": # 子文件夹 for childPATH in os.listdir(PATH): # 子文件夹路径 childPATH = PATH + '/' + str(childPATH) # print(childPATH) resizeAll(childPATH) print('------修改图片大小全部完成❥(^_-)')
以上がPythonで画像の解像度サイズを変更する方法の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

Pythonの柔軟性は、マルチパラダイムサポートと動的タイプシステムに反映されていますが、使いやすさはシンプルな構文とリッチ標準ライブラリに由来しています。 1。柔軟性:オブジェクト指向、機能的および手続き的プログラミングをサポートし、動的タイプシステムは開発効率を向上させます。 2。使いやすさ:文法は自然言語に近く、標準的なライブラリは幅広い機能をカバーし、開発プロセスを簡素化します。

Pythonは、初心者から上級開発者までのすべてのニーズに適した、そのシンプルさとパワーに非常に好まれています。その汎用性は、次のことに反映されています。1)学習と使用が簡単、シンプルな構文。 2)Numpy、Pandasなどの豊富なライブラリとフレームワーク。 3)さまざまなオペレーティングシステムで実行できるクロスプラットフォームサポート。 4)作業効率を向上させるためのスクリプトおよび自動化タスクに適しています。

はい、1日2時間でPythonを学びます。 1.合理的な学習計画を作成します。2。適切な学習リソースを選択します。3。実践を通じて学んだ知識を統合します。これらの手順は、短時間でPythonをマスターするのに役立ちます。

Pythonは迅速な開発とデータ処理に適していますが、Cは高性能および基礎となる制御に適しています。 1)Pythonは、簡潔な構文を備えた使いやすく、データサイエンスやWeb開発に適しています。 2)Cは高性能で正確な制御を持ち、ゲームやシステムのプログラミングでよく使用されます。

Pythonを学ぶのに必要な時間は、人によって異なり、主に以前のプログラミングの経験、学習の動機付け、学習リソースと方法、学習リズムの影響を受けます。現実的な学習目標を設定し、実用的なプロジェクトを通じて最善を尽くします。

Pythonは、自動化、スクリプト、およびタスク管理に優れています。 1)自動化:OSやShutilなどの標準ライブラリを介してファイルバックアップが実現されます。 2)スクリプトの書き込み:Psutilライブラリを使用してシステムリソースを監視します。 3)タスク管理:スケジュールライブラリを使用してタスクをスケジュールします。 Pythonの使いやすさと豊富なライブラリサポートにより、これらの分野で優先ツールになります。

限られた時間でPythonの学習効率を最大化するには、PythonのDateTime、時間、およびスケジュールモジュールを使用できます。 1. DateTimeモジュールは、学習時間を記録および計画するために使用されます。 2。時間モジュールは、勉強と休息の時間を設定するのに役立ちます。 3.スケジュールモジュールは、毎週の学習タスクを自動的に配置します。

PythonはゲームとGUI開発に優れています。 1)ゲーム開発は、2Dゲームの作成に適した図面、オーディオ、その他の機能を提供し、Pygameを使用します。 2)GUI開発は、TKINTERまたはPYQTを選択できます。 TKINTERはシンプルで使いやすく、PYQTは豊富な機能を備えており、専門能力開発に適しています。


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