Python怎么批量更改圖像尺寸統一大小

本文小編為大家詳細介紹“Python怎么批量更改圖像尺寸統一大小”，內容詳細，步驟清晰，細節處理妥當，希望這篇“Python怎么批量更改圖像尺寸統一大小”文章能幫助大家解決疑惑，下面跟著小編的思路慢慢深入，一起來學習新知識吧。

批量更改圖像尺寸統一大小

import os
from PIL import Image
import glob
def convertjpg(jpgfile,outdir,width=200,height=500):
    img=Image.open(jpgfile)
    new_img=img.resize((width,height),Image.BILINEAR)   
    new_img.save(os.path.join(outdir,os.path.basename(jpgfile)))

for jpgfile in glob.glob(('/home/yangguide/Videos/images/*.png')):
    convertjpg(jpgfile,"/home/yangguide/Videos/image_2")

知識點

圖像庫PIL(Python Image Library)是python的第三方圖像處理庫，但是由于其強大的功能與眾多的使用人數，幾乎已經被認為是python官方圖像處理庫了。

Image類是PIL中的核心類，你有很多種方式來對它進行初始化，比如從文件中加載一張圖像，處理其他形式的圖像，或者是從頭創造一張圖像等。

Image模塊操作的基本方法都包含于此模塊內。如open、save、conver、show…等方法。

1.加載圖像，使用Image類的open()函數：

Image.open(jpgfile)

2.保存圖像，使用Image類的save()函數：

new_img.save(os.path.join(outdir,os.path.basename(jpgfile)))

3.os.path.basename()方法：

返回path最后的文件名, 如果path以’/'結尾，那么就會返回空值, 即os.path.split(path)的第二個元素。

示例：

>>> import os
>>> path = '/Users/beazley/Data/data.csv'
>>> os.path.basename(path) #Get the last component of the path
'data.csv'

4.img.resize((width,height),Image.BILINEAR) ：

使用resize函數指定圖像的大小和質量，第二個參數設置和含義如下圖：

5.glob.glob()與glob.iglob()的用法：

glob.glob()可同時獲取所有的匹配路徑，而glob.iglob()一次只能獲取一個匹配路徑。

將不同尺寸的圖片和xml標簽縮放到統一尺寸，并重新命名存儲

分享一個比較實用的功能，改一下文件路徑和縮放尺寸即可適配成自己的。

適用于原來是不同尺寸的圖片，不好統一縮放的，只能放到一張統一大小的畫布里。

如果原來的圖片尺寸是一致的，請參考本人另一篇博客，自己找一下咯。

運行環境：python3.5+

需要安裝一下opencv，如果有anaconda，執行conda install opencv-python

# *_* coding : UTF-8 *_*
# 開發人員   ：csu·pan-_-||
# 開發時間   ：2020/11/09 16:40
# 文件名稱   ：renameFile.py
# 開發工具   ：PyCharm
# 功能描述   ：將文件夾下的圖片全部縮放，裁減，并按新文件名存儲

import os
import cv2

path = 'E:/Projects/images'        # 原文件夾路徑
newpath = 'E:/Projects/newimages'  # 新文件夾路徑
files = os.listdir(path)           # 獲取文件名列表
for i, file in enumerate(files):   # 展開文件名的列表和索引
    if file.endswith('.jpg'):
        imgName = os.path.join(path, file)      # 獲取文件完整路徑
        img = cv2.imread(imgName)                 # 讀圖
        imgNew = cv2.resize(img, (1200, 1200))  # 縮放
        # imgNew = imgNew[60:552,:]             # 截取一部分區域
        newName = os.path.join(newpath, 'img_%03d'%(0+i)+'.jpg')  # 設置新的文件名
        print(newName)
        cv2.imwrite(newName,imgNew)             # 存儲按新文件名命令的圖片

后面來了新的需求，作為一個程序員，需求是永遠要去滿足的。縮放的同時，需要保持原有比例，全部設置到一張800 * 800的全黑畫布上面，即補零操作，又重新調整了代碼，其中的核心部分就是判斷圖像的長邊是否大于800，大于800則將800與長邊的比值設置為縮放比例，小于800則原圖大小不變。需要導入一個新庫numpy，conda install numpy：

# *_* coding : UTF-8 *_*
# 開發人員   ：csu·pan-_-||
# 開發時間   ：2020/11/09 18:15
# 文件名稱   ：renameFile.py
# 開發工具   ：PyCharm
# 功能描述   ：將文件夾下的圖片全部縮放(同時保持原有寬高比例),裁切，并按新文件名存儲

import os
import cv2
import numpy as np

path = r'E:\Projects\images'          # 原文件夾路徑
newpath = r'E:\Projects\newimages'    # 新文件夾路徑
files = os.listdir(path)              # 獲取文件名列表
c_w ,c_h = 800,800                    # 全黑畫布的大小

for i, file in enumerate(files):
    img_zeros = np.zeros((c_w, c_h, 3), np.uint8) # 創建全黑的圖像
    if file.endswith('.jpg'):
        imgName = os.path.join(path, file)        # 獲取文件完整路徑
        img = cv2.imread(imgName)                 # 讀圖
        h, w , _ = img.shape                      # 獲取圖像寬高
        # 縮放圖像，寬高大于800的按長邊等比例縮放，小于800的保持原圖像大小：
        if max(w,h) > c_w:
            ratio = c_w / max(w,h)
            imgcrop = cv2.resize(img, (round(w * ratio) , round(h * ratio)))
            # 將裁切后的圖像復制進全黑圖像里
            img_zeros[0:round(h * ratio), 0:round(w * ratio)] = imgcrop
        else:
            img_zeros[0:h, 0:w] = img
        # imgNew = imgNew[60:552,:]               # 截取一部分
        # 設置新的文件名：
        newName = os.path.join(newpath, 'img_%03d'%(0+i)+'.jpg')
        print(newName)
        cv2.imwrite(newName,img_zeros)            # 存儲按新文件名命令的圖片

標注的xml文件需要同步修改，于是把代碼調整了一下：

# *_* coding : UTF-8 *_*
# 開發人員   ：csu·pan-_-||
# 開發時間   ：2020/11/09 18:15
# 文件名稱   ：renameFile.py
# 開發工具   ：PyCharm
# 功能描述   ：將文件夾下的圖片全部縮放(同時保持原有寬高比例),裁切，并按新文件名存儲
#             同時調整xml里的坐標信息

import os
import cv2
import numpy as np
import xml.etree.ElementTree as ET

path = r'C:\Users\Administrator\Desktop\test'          # 原文件夾路徑
newpath = r'C:\Users\Administrator\Desktop\newtest'    # 新文件夾路徑
c_w ,c_h = 800,800                    # 全黑畫布的大小

def edit_xml(xml_file,ratio,i):
    """
    修改xml文件
    :param xml_file:xml文件的路徑
    :return:
    """
    all_xml_file = os.path.join(path, xml_file)
    tree = ET.parse(all_xml_file)
    objs = tree.findall('object')
    for ix, obj in enumerate(objs):
        type = obj.find('type').text
        if type == 'bndbox':
            obj_bnd = obj.find('bndbox')
            obj_xmin = obj_bnd.find('xmin')
            obj_ymin = obj_bnd.find('ymin')
            obj_xmax = obj_bnd.find('xmax')
            obj_ymax = obj_bnd.find('ymax')
            xmin = float(obj_xmin.text)
            ymin = float(obj_ymin.text)
            xmax = float(obj_xmax.text)
            ymax = float(obj_ymax.text)
            obj_xmin.text = str(round(xmin * ratio))
            obj_ymin.text = str(round(ymin * ratio))
            obj_xmax.text = str(round(xmax * ratio))
            obj_ymax.text = str(round(ymax * ratio))

        elif type == 'robndbox':
            obj_bnd = obj.find('robndbox')
            obj_cx = obj_bnd.find('cx')
            obj_cy = obj_bnd.find('cy')
            obj_w = obj_bnd.find('w')
            obj_h = obj_bnd.find('h')
            obj_angle = obj_bnd.find('angle')
            cx = float(obj_cx.text)
            cy = float(obj_cy.text)
            w = float(obj_w.text)
            h = float(obj_h.text)
            obj_cx.text = str(cx * ratio)
            obj_cy.text = str(cy * ratio)
            obj_w.text = str(w * ratio)
            obj_h.text = str(h * ratio)

    newfile = os.path.join(newpath, '%05d'%(0+i)+'.xml')
    tree.write(newfile, method='xml', encoding='utf-8')  # 更新xml文件

if __name__ == '__main__':
    files = os.listdir(path)              # 獲取文件名列表
    for i, file in enumerate(files):
        img_zeros = np.zeros((c_w, c_h, 3), np.uint8)  # 創建全黑的圖像
        if file.endswith('.jpg'):
            imgName = os.path.join(path, file)         # 獲取文件完整路徑
            xml_file = file.replace('.jpg','.xml')
            img = cv2.imread(imgName)                  # 讀圖
            h, w , _ = img.shape                       # 獲取圖像寬高
            # 縮放圖像，寬高大于800的按長邊等比例縮放，小于800的保持原圖像大小：
            if max(w,h) > c_w:
                ratio = c_w / max(w,h)
                imgcrop = cv2.resize(img, (round(w * ratio) , round(h * ratio)))
                # 將裁切后的圖像復制進全黑圖像里
                img_zeros[0:round(h * ratio), 0:round(w * ratio)] = imgcrop
                edit_xml(xml_file, ratio, i)
            else:
                img_zeros[0:h, 0:w] = img
                edit_xml(xml_file, 1, i)

            # 設置新的文件名：
            newName = os.path.join(newpath, '%05d'%(0+i)+'.jpg')
            print(newName)
            cv2.imwrite(newName,img_zeros)            # 存儲按新文件名命令的圖片

讀到這里，這篇“Python怎么批量更改圖像尺寸統一大小”文章已經介紹完畢，想要掌握這篇文章的知識點還需要大家自己動手實踐使用過才能領會，如果想了解更多相關內容的文章，歡迎關注億速云行業資訊頻道。