python修改图像分辨率大小
图像分辨率指图像中存储的信息量,是每英寸图像内有多少个像素点,分辨率的单位为PPI(Pixels Per Inch),通常叫做像素每英寸。图像分辨率一般被用于ps中,用来改变图像的清晰度。
图像分辨率的大小会影响到我们实验的进行,修改合适的分辨率可以让实验完美的进行下去。
通过python程序可以很好的调整图像的分辨率。
# -*- 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)
python批量修改图片分辨率
使用python代码可以指定图片的分辨率。注意:执行本改代码会用新生成的指定分辨率的图片覆盖掉原有的图片。且本程序是批处理,可以直接对文件夹下所有的图片统一指定分辨率。
读者只需修改如下两个位置的参数即可:
源码如下:
""" 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❥(^_-)')
以上是python中如何实现修改图像分辨率大小的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

使用NumPy创建多维数组可以通过以下步骤实现:1)使用numpy.array()函数创建数组,例如np.array([[1,2,3],[4,5,6]])创建2D数组;2)使用np.zeros(),np.ones(),np.random.random()等函数创建特定值填充的数组;3)理解数组的shape和size属性,确保子数组长度一致,避免错误;4)使用np.reshape()函数改变数组形状;5)注意内存使用,确保代码清晰高效。

播放innumpyisamethodtoperformoperationsonArraySofDifferentsHapesbyAutapityallate AligningThem.itSimplifififiesCode,增强可读性,和Boostsperformance.Shere'shore'showitworks:1)较小的ArraySaraySaraysAraySaraySaraySaraySarePaddedDedWiteWithOnestOmatchDimentions.2)

forpythondataTastorage,choselistsforflexibilityWithMixedDatatypes,array.ArrayFormeMory-effficityHomogeneousnumericalData,andnumpyArraysForAdvancedNumericalComputing.listsareversareversareversareversArversatilebutlessEbutlesseftlesseftlesseftlessforefforefforefforefforefforefforefforefforefforlargenumerdataSets; arrayoffray.array.array.array.array.array.ersersamiddreddregro

Pythonlistsarebetterthanarraysformanagingdiversedatatypes.1)Listscanholdelementsofdifferenttypes,2)theyaredynamic,allowingeasyadditionsandremovals,3)theyofferintuitiveoperationslikeslicing,but4)theyarelessmemory-efficientandslowerforlargedatasets.

toAccesselementsInapyThonArray,useIndIndexing:my_array [2] accessEsthethEthErlement,returning.3.pythonosezero opitedEndexing.1)usepositiveandnegativeIndexing:my_list [0] fortefirstElment,fortefirstelement,my_list,my_list [-1] fornelast.2] forselast.2)

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