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Como modificar a resolução da imagem em lotes usando OpenCV do Python

No processamento de imagens e na visão computacional, muitas vezes é necessário processar uma grande quantidade de dados de imagem, e uma das necessidades comuns é modificar a resolução da imagem. A biblioteca OpenCV do Python fornece algumas funções convenientes que podem nos ajudar a modificar a resolução de imagens em lotes. Este artigo mostrará como usar a biblioteca OpenCV do Python para realizar esta função.

1. Instale a biblioteca OpenCV

Primeiro, certifique-se de ter instalado o Python e a biblioteca OpenCV. Se você não instalou a biblioteca OpenCV, poderá instalá-la com o seguinte comando:

pip install opencv-python

2. Importe a biblioteca OpenCV e outras bibliotecas necessárias

A seguir, no início do código, precisamos importar a biblioteca OpenCV e outras bibliotecas necessárias:

import cv2
import os

3. Defina os diretórios de entrada e saída

Antes de começar a modificar em lote as resoluções de imagem, precisamos definir os diretórios de entrada e saída. O diretório de entrada é o caminho para a pasta que contém as imagens a serem processadas e o diretório de saída é o caminho para a pasta onde as imagens processadas são salvas. Podemos usar osa biblioteca para criar um diretório:

input_folder = 'input/'
output_folder = 'output/'

os.makedirs(output_folder, exist_ok=True)

4. Modifique a resolução da imagem em lotes

Agora podemos modificar a resolução da imagem em lotes. Podemos usar cv2.resize()o método para modificar a resolução da imagem. Este método considera uma imagem, uma largura e uma altura alvo. Aqui está um exemplo de código:

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)

O código acima percorre todos os arquivos de imagem no diretório de entrada para determinar se eles terminam com '.jpg' ou '.png' e, em seguida, usa o cv2.resize()método para modificar a resolução da imagem e salvá-la no diretório de saída.

5. Conclusão

Usando a biblioteca OpenCV do Python, podemos implementar facilmente a função de modificar a resolução da imagem em lotes. Só precisa definir o diretório de entrada e saída e chamar a função correspondente, você pode processar rapidamente os dados da imagem em lotes. Espero que este artigo possa ajudá-lo a entender e usar melhor a biblioteca OpenCV do 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)

Aprenda sobre algumas operações simples do sistema operacional, você pode consultar este post