图像预处理的主要目的
是消除图像中无关的信息，恢复有用的真实信息，增强有关信息的可检测性和最大限度地简化数据，从而改进特征抽取、图像分割、匹配和识别的可靠性。
常用的数据增强的方法
一种方法是获得新的数据，这种方法比较麻烦，需要大量的成本，而第二种方法则是对数据进行增强，即利用已有的数据比加噪音、调整尺寸、翻转和镜像，创造出更多的数据，来使得神经网络具有更好的泛化效果。
Python os.path() 模块：
os.path.abspath(path) 返回绝对路径
os.path.basename(path) 返回文件名
os.path.commonprefix(list) 返回list(多个路径)中，所有path共有的最长的路径
os.path.dirname(path) 返回文件路径
os.path.exists(path) 如果路径 path 存在，返回 True；如果路径 path 不存在，返回 False。
os.path.lexists 路径存在则返回True,路径损坏也返回True
os.path.expanduser(path) 把path中包含的""和"user"转换成用户目录
os.path.expandvars(path) 根据环境变量的值替换path中包含的"
{name}"
os.path.getatime(path) 返回最近访问时间（浮点型秒数）
os.path.getmtime(path) 返回最近文件修改时间
os.path.getctime(path) 返回文件 path 创建时间
os.path.getsize(path) 返回文件大小，如果文件不存在就返回错误
os.path.isabs(path)判断是否为绝对路径
os.path.isfile(path) 判断路径是否为文件
os.path.isdir(path) 判断路径是否为目录
os.path.islink(path) 判断路径是否为链接
os.path.ismount(path) 判断路径是否为挂载点
os.path.join(path1[, path2[, …]]) 把目录和文件名合成一个路径
os.path.normcase(path) 转换path的大小写和斜杠
os.path.normpath(path) 规范path字符串形式
os.path.realpath(path) 返回path的真实路径
os.path.relpath(path[, start]) 从start开始计算相对路径
os.path.samefile(path1, path2) 判断目录或文件是否相同
glob库
glob 文件名模式匹配，不用遍历整个目录判断每个文件是不是符合。
代码：
# -*- coding: utf-8 -*-
from PIL import Image
import os.path
import glob
def convertjpg(jpgfile,outdir,width=500,height=500):
img=Image.open(jpgfile)
try:
new_img=img.resize((width,height),Image.BILINEAR)
new_img.save(os.path.join(outdir,os.path.basename(jpgfile)))
except Exception as e:
print(e)
for jpgfile in glob.glob(r'e:\Users\zp\Desktop\picture\*.jpg'):
print(jpgfile)
convertjpg(jpgfile,r'e:\Users\zp\Desktop\changethen')
#os.path.basename()获取文件名字
#glob.glob获取当前目录下的所有满足的文件
