【Python】转换图片分辨率resize，不改变宽高比，不损失图像信息，OpenCV，计算机视觉

2023-05-20 13:44| 来源: 网络整理| 查看: 265

import os import cv2 from tqdm import tqdm # 设定默认图像高度和宽度 height = 640 width = 480 # 定义调整图像大小并保存的函数 def resize_and_save(srcImgDir, dstImgDir, height=height, width=width): # 如果目标图像文件夹不存在，则创建它 if not os.path.exists(dstImgDir): os.makedirs(dstImgDir) # 获取源图像文件夹中以'.jpg'结尾的图像文件名列表 imgNames = [img for img in os.listdir(srcImgDir) if img[-4:] == '.jpg'] # 如果找到图像文件，则创建图像文件路径列表 if imgNames: imgsList = [os.path.join(srcImgDir, i) for i in imgNames] else: return 0 # 遍历图像文件路径列表 for i, imgPath in tqdm(enumerate(imgsList)): # 获取输出图像文件的完整路径 dstName = os.path.join(dstImgDir, imgNames[i]) # 读取图像文件 image = cv2.imread(imgPath) # 获取图像的高度、宽度和通道数 h, w, c = image.shape # 初始化上、下、左、右的边框大小 top, bottom, left, right = (0, 0, 0, 0) # 断言图像的高度和宽度大于等于指定的高度和宽度 assert h >= height and w >= width, 'ratio should be less than 1' # 计算图像长边的缩放比例 long_side = max(h, w) if h >= w: ratio = float(height) / long_side elif h < w: ratio = float(width) / long_side # 调整图像的长边并在短边两侧添加黑色边框 resi = cv2.resize(image, (0, 0), fx=ratio, fy=ratio, interpolation=cv2.INTER_NEAREST) # 获取调整后的图像的高度、宽度和通道数 res_height, res_width, res_c = resi.shape # 根据图像的长边与短边的关系，计算边框大小 if h >= w: if res_width < width: dw = width - res_width left = dw // 2 right = dw - left elif h < w: if res_height < height: dh = height - res_height top = dh // 2 bottom = dh - top # 定义黑色边框的像素值 BLACK = [0, 0, 0] # 在图像上下左右添加黑色边框 res = cv2.copyMakeBorder(resi, top, bottom, left, right, cv2.BORDER_CONSTANT, value=BLACK) # 将调整后的图像保存到输出路径 cv2.imwrite(dstName, res) # 打印图像调整前后的形状信息 print(image.shape, '->', resi.shape, '->', res.shape) if __name__ == '__main__': # 指定输入图像文件夹和输出图像文件夹 imgDir1 = 'input' imgDir2 = 'output' # 调用图像大小调整函数 resize_and_save(imgDir1, imgDir2)

首先，定义了默认的图像高度和宽度。然后，通过resize_and_save函数实现图像大小调整和保存的功能。函数接收输入图像文件夹路径和输出图像文件夹路径，以及可选的高度和宽度参数。

在函数内部，首先判断输出图像文件夹是否存在，若不存在则创建。然后，获取输入图像文件夹中所有以'.jpg'结尾的图像文件名，并创建图像文件路径列表。如果找不到符合条件的图像文件，则返回0。

接下来，遍历图像文件路径列表，依次对每个图像进行处理。读取图像文件，并获取图像的高度、宽度和通道数。然后，根据图像的长边与指定的高度和宽度进行比较，计算调整比例。

接着，使用OpenCV的resize函数将图像按照比例调整大小。根据调整后的图像和目标高度和宽度之间的关系，计算需要添加的边框大小。

定义了黑色边框的像素值，并使用OpenCV的copyMakeBorder函数在图像上下左右添加黑色边框。

最后，使用OpenCV的imwrite函数将调整后的图像保存到输出图像文件夹中，并打印出图像调整前后的形状信息。

在主函数中，指定了输入图像文件夹和输出图像文件夹的路径，并调用resize_and_save函数进行图像大小调整和保存的操作。

效果如下

5140*5140图片转换为640*480图片

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