Cómo modificar la resolución de la imagen en lotes usando OpenCV de Python
En el procesamiento de imágenes y la visión por computadora, a menudo es necesario procesar una gran cantidad de datos de imágenes y una de las necesidades comunes es modificar la resolución de la imagen. La biblioteca OpenCV de Python proporciona algunas funciones convenientes que pueden ayudarnos a modificar la resolución de las imágenes en lotes. Este artículo mostrará cómo utilizar la biblioteca OpenCV de Python para lograr esta función.
1. Instale la biblioteca OpenCV
Primero, asegúrese de haber instalado Python y la biblioteca OpenCV. Si no ha instalado la biblioteca OpenCV, puede instalarla con el siguiente comando:
pip install opencv-python
2. Importe la biblioteca OpenCV y otras bibliotecas necesarias.
A continuación, al comienzo del código, necesitamos importar la biblioteca OpenCV y otras bibliotecas necesarias:
import cv2
import os
3. Configure los directorios de entrada y salida.
Antes de comenzar a modificar por lotes las resoluciones de imágenes, debemos configurar los directorios de entrada y salida. El directorio de entrada es la ruta a la carpeta que contiene las imágenes a procesar y el directorio de salida es la ruta a la carpeta donde se guardan las imágenes procesadas. Podemos usar osla biblioteca para crear un directorio:
input_folder = 'input/'
output_folder = 'output/'
os.makedirs(output_folder, exist_ok=True)
4. Modificar la resolución de la imagen por lotes
Ahora podemos modificar la resolución de la imagen por lotes. Podemos utilizar cv2.resize()el método para modificar la resolución de la imagen. Este método toma una imagen, un ancho objetivo y una altura objetivo. Aquí hay un código de muestra:
for filename in os.listdir(input_folder):
if filename.endswith('.jpg') or filename.endswith('.png'):
image = cv2.imread(os.path.join(input_folder, filename))
resized_image = cv2.resize(image, (640, 480))
cv2.imwrite(os.path.join(output_folder, filename), resized_image)
El código anterior atraviesa todos los archivos de imagen en el directorio de entrada para determinar si terminan en '.jpg' o '.png', y luego usa el cv2.resize()método para modificar la resolución de la imagen y guardarla en el directorio de salida.
5. Conclusión
Al utilizar la biblioteca OpenCV de Python, podemos implementar fácilmente la función de modificar la resolución de la imagen en lotes. Solo necesita configurar el directorio de entrada y salida y llamar a la función correspondiente, puede procesar rápidamente datos de imágenes en lotes. Espero que este artículo pueda ayudarle a comprender y utilizar mejor la biblioteca OpenCV de Python.
以下是一个小示例
import cv2
import os
path = r"C:\Users\lenovo\Desktop\gg" # 存放原图片的文件夹路径
list = os.listdir(path)
for index, i in enumerate(list):
path = r"C:\Users\lenovo\Desktop\gg\{}".format(i)
img = cv2.imread(path)
img = cv2.resize(img, (480, 640)) # 修改为480*640
path = r"C:\Users\lenovo\Desktop\kk\{}.jpg".format(index) # 处理后的图片文件夹路径
cv2.imwrite(path, img)
Para comprender algunas operaciones simples del sistema operativo, puede consultar esta publicación