Python图像处理库PIL

2024-07-15 06:57| 来源: 网络整理| 查看: 265

在神经网络的训练与测试中，不同的网络需要的图像大小不一样。

所以，在将图像送入网络之前，我们需要将图像缩放到符合网络维度的大小。

本文基于这个需求，使用python中的图像处理库PIL来实现图像的缩放。

resize()函数讲解 1.单张图片的缩放

函数img.resize((width, height),Image.ANTIALIAS) 第二个参数：

Image.NEAREST ：低质量 Image.BILINEAR：双线性 Image.BICUBIC ：三次样条插值 Image.ANTIALIAS：高质量 #function: 更改图片尺寸大小 from PIL import Image ''' filein: 输入图片 fileout: 输出图片 width: 输出图片宽度 height:输出图片高度 type:输出图片类型（png, gif, jpeg...） ''' def ResizeImage(filein, fileout, width, height, type): img = Image.open(filein) out = img.resize((width, height),Image.ANTIALIAS) #resize image with high-quality out.save(fileout, type) if __name__ == "__main__": filein = r'0.jpg' fileout = r'testout.png' width = 6000 height = 6000 type = 'png' ResizeImage(filein, fileout, width, height, type) 2.多张图片的缩放

涉及到的一个重要函数glob.glob（）

例如：返回当前工程文件夹下所有的jpg路径可以编写如下代码

glob.glob('./*.jpg')

配合该函数，完整代码如下：

from PIL import Image import os.path import glob def convertjpg(jpgfile,outdir,width=1280,height=720): 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("./source/*.jpg"): # 来源文件夹 convertjpg(jpgfile,"./target/") # 目标文件夹

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