[Python] Converter a resolução da imagem para redimensionar, sem alterar a proporção, sem perder as informações da imagem, OpenCV, visão computacional

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)

Primeiro, a altura e a largura padrão da imagem são definidas. Em seguida, a função de redimensionar e salvar a imagem é realizada por meio da função resize_and_save. A função recebe um caminho de pasta de imagem de entrada e um caminho de pasta de imagem de saída e parâmetros opcionais de altura e largura.

Dentro da função, primeiro determine se a pasta da imagem de saída existe e crie-a se não existir. Em seguida, obtenha todos os nomes de arquivo de imagem que terminam com '.jpg' na pasta de imagem de entrada e crie uma lista de caminhos de arquivo de imagem. Retorna 0 se nenhum arquivo de imagem correspondente for encontrado.

Em seguida, percorra a lista de caminhos de arquivo de imagem, processando cada imagem por vez. Leia um arquivo de imagem e obtenha a altura, a largura e o número de canais da imagem. Em seguida, a taxa de redimensionamento é calculada com base no lado maior da imagem em comparação com a altura e largura especificadas.

Em seguida, use a função de redimensionamento do OpenCV para redimensionar a imagem proporcionalmente. Com base na relação entre a imagem ajustada e a altura e largura do alvo, calcule o tamanho da borda que precisa ser adicionada.

Defina o valor de pixel da borda preta e use a função copyMakeBorder do OpenCV para adicionar bordas pretas na parte superior, inferior, esquerda e direita da imagem.

Por fim, use a função imwrite do OpenCV para salvar a imagem ajustada na pasta de imagem de saída e imprima as informações de forma da imagem antes e depois do ajuste.

Na função principal, os caminhos da pasta da imagem de entrada e da pasta da imagem de saída são especificados e a função resize_and_save é chamada para redimensionar e salvar a imagem.

O efeito é o seguinte

Converter imagem 5140*5140 para imagem 640*480