Python将不同尺寸的图片和xml标签缩放到统一尺寸，并重新命名存储

2024-07-08 02:55| 来源: 网络整理| 查看: 265

分享一个比较实用的功能，改一下文件路径和缩放尺寸即可适配成自己的。适用于原来是不同尺寸的图片，不好统一缩放的，只能放到一张统一大小的画布里。如果原来的图片尺寸是一致的，请参考本人另一篇博客，自己找一下咯。运行环境：python3.5+ 需要安装一下opencv，如果有anaconda，执行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

后面来了新的需求，作为一个程序员，需求是永远要去满足的。缩放的同时，需要保持原有比例，全部设置到一张800 * 800的全黑画布上面，即补零操作，又重新调整了代码，其中的核心部分就是判断图像的长边是否大于800，大于800则将800与长边的比值设置为缩放比例，小于800则原图大小不变。需要导入一个新库numpy，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

如下所示，下面两张(test1.jpg、test2.jpg)是原图，上面两张(img_001.jpg、img_002.jpg)是统一调整到800 * 800后的，保持了原有的宽高比，沿左上角铺在黑色画布上。裁切图片示意你以为结束了吗？并没有！又来了新的需求，程序员永远都有活干，最好干到不要失业O(∩_∩)O哈哈~ 想多了。言归正传，标注的xml文件需要同步修改，于是把代码调整了一下：

# *_* 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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