python批量修改图片尺寸,并保存指定路径的实现方法

### Python批量修改图片尺寸，并保存至指定路径的实现方法 在图像处理领域，经常会遇到需要对大量图片进行统一尺寸调整的情况。例如，在构建图像数据集时，为了保持一致性或者适应特定模型的要求，我们需要将所有图片调整到相同的尺寸。Python作为一种强大的编程语言，提供了多种库来帮助我们高效地完成这一任务。本文将详细介绍如何使用Python中的`PIL`（Pillow）库批量调整图片尺寸，并将这些处理后的图片保存到指定路径。 #### 一、准备工作 1. **安装Pillow库**：如果尚未安装Pillow库，可以使用pip命令安装： ```bash pip install pillow ``` 2. **准备图片**：确保你的电脑中有需要调整尺寸的图片文件夹。本例中，图片位于路径`D:\\Work\\process\\样本处理\\polyu-all-train`。 3. **确定目标尺寸**：根据实际需求确定需要调整的目标尺寸，比如本文中的例子设置为128x128像素。 4. **选择存储路径**：确定处理后图片的存储位置。本文示例中为`D:\\Work\\process\\样本处理\\polyu\\`。 #### 二、代码实现 接下来，我们将通过以下步骤实现批量图片尺寸修改的功能： 1. **导入所需库**：首先需要导入`os`模块用于文件操作，以及`PIL`库中的`Image`模块用于处理图片。 ```python import os from PIL import Image ``` 2. **获取图片列表**：使用`os.listdir()`函数获取指定文件夹内的所有文件名。 ```python filename = os.listdir("D:\\Work\\process\\样本处理\\polyu-all-train") ``` 3. **定义路径**：设定原图所在路径和处理后图片的保存路径。 ```python base_dir = "D:\\Work\\process\\样本处理\\polyu-all-train\\" new_dir = "D:\\Work\\process\\样本处理\\polyu\\" ``` 4. **设置目标尺寸**：定义需要调整的目标尺寸。 ```python size_m = 128 size_n = 128 ``` 5. **遍历文件并调整尺寸**：遍历图片列表，对每一张图片进行尺寸调整并保存。 ```python for img in filename: image = Image.open(base_dir + img) image_size = image.resize((size_m, size_n), Image.ANTIALIAS) image_size.save(new_dir + img) ``` #### 三、代码解析 - `Image.open()`：打开图片文件。 - `resize()`：调整图片尺寸。其中`Image.ANTIALIAS`参数表示使用抗锯齿效果，使得缩放后的图片更加平滑。 - `save()`：将处理后的图片保存到指定路径。 #### 四、注意事项 1. **文件路径**：确保路径正确无误，Windows系统路径通常包含反斜杠`\`。 2. **文件类型**：此脚本适用于任何图片格式（如.jpg、.png等），只要这些文件能够被`PIL`库识别。 3. **异常处理**：在实际应用中，可能需要添加异常处理机制，比如图片无法打开等情况。 #### 五、扩展功能 1. **多线程处理**：当图片数量非常大时，可以考虑使用多线程或多进程技术来加速处理过程。 2. **日志记录**：记录处理过程中的信息，便于追踪错误或统计进度。 3. **交互界面**：对于非技术人员来说，可以开发一个简单的图形用户界面(GUI)，使操作更直观易用。 通过以上步骤，我们可以轻松地使用Python批量调整图片尺寸，并将它们保存到指定的位置。这种方法不仅提高了工作效率，还保证了图片处理的一致性和质量。希望这篇文章对你有所帮助！