深層学習タスクでは画像データセットの数が非常に多いため、すべての画像のサイズを一律に変更したい場合は、バッチ処理用のコードを使用するのが最適です
コードは以下のように表示されます:
from PIL import Image
import os
file_path = r"D:\SAR数据集\origin" # 原始图像路径
save_path = r"D:\SAR数据集\new" # 修改后图像存储的路径
if not os.path.exists(save_path): # 如果没有这个文件夹,就新建
os.makedirs(save_path)
for root, dirs, files in os.walk(file_path):
for file in files: # 展现各文件
picture_path = os.path.join(root, file) # 得到图像的绝对路径
pic_org = Image.open(picture_path) # 打开图像
pic_new = pic_org.resize((256, 256), Image.ANTIALIAS) # 图像尺寸修改
pic_new_path = os.path.join(save_path, file) # 新图像存储绝对路径
pic_new.save(pic_new_path) # 存储文件
print("%s 已裁切完成!" %pic_new_path)
その中でも「Image.ANTIALIAS」パラメータはアンチエイリアシングを意味し、より高品質な画像を得ることができます