python 批量处理图片文件（做到图片不变形）

对此次项目中主要涉及到的内容做以下说明：

1、需要收集大量资料（包括收集不同信息和图片）；

2、资料太多需要做同样的操作处理（包括修改文件名和修改图片尺寸）。

一、修改文件名

import os
os.listdir      #获取文件夹内文件名
os.rename       #更改文件名

用到的库和基本用法如上，因为需要获取大量资料，可能会用到H5等相关小程序来作为收集资料的方法。以问卷星为例，在获取并下载资料后可以发现：

1、文件中的图片是以网址的形式存在；

2、图片名都是以自有网站设定的文件名存在。

（这是文件中的图片网址）

（这是自由网站设定的文件名）

仔细去发现，你可以找到二者的相同序列，以此为思路，设立字典，将对应的文件名替换成键值，就是这次批量修改文件名的思路。

import os
import xlrd
import logging'''
将图片设定为指定尺寸，并且总体图片内容不变形
设定的尺寸为：750*315
'''
# image_size_h = 315                                  # 设定宽
# image_size_w = 750                                  # 设定长
source_path = "E:\\IT_demand_picture\\"               # 源文件路径
target_path = "E:\\IT_picture\\s\\"                   # 输出目标文件路径
file_S = xlrd.open_workbook('20220228.xlsx','r')      # 打开文件if not os.path.exists(target_path):                   # 如果没有存在目标文件，则创建目录os.makedirs(target_path)image_list = os.listdir(source_path)                  # 获取当前文件夹中的文件名                                  def filename_revise(file,path):sht = file.sheets()[0]                            # 获取子工作表row1 = sht.row_values(1)                          # 查看每行数据start = 1nrows = sht.nrows                                 # 获取数据行数files = os.listdir(path)    def getDictKey_1(dic,value):                      # 取值对应的键放到文件名中va = [k for k,v in dic.items() if v == value]for i in va:return i        for i in range(start,nrows):urls = {}shop_name = sht.cell(i,6).value                # 取excel其中一列的值for j in range(18,25):                         # 这是图片地址在文件中保存的位置url = sht.cell(i,j).valuelogging.info(url)url_n = url.split('_')[-1].split('&')[0]urls[shop_name+str(j-17)] = url_nfor file in files:                             #通过文件名和excel得到的url地址相同序列去做判定，相同则批量修改文件名并保存indexf = file.split('_')[-1]for url in urls.values():if indexf == url:os.rename(path+file,path+getDictKey_1(urls,url)+'.jpg')filename_revise(file_S,source_path)

二、批量修改图片尺寸（改变尺寸同时图片不变形）

import cv2
cv2.copyMakeBorder         #给图片设置边界框
cv2.imread                 #读取文件（注意读取的文件路径必须为英文）
cv2.resize                 #修改图片大小
cv2.imwrite                #保存图片

用到的库和用法如上，需要注意的是使用imread读取文件时路径一定要为英文，否则会报错。

保证图片不变形的情况去修改尺寸思路是这样的，首先先缩放到height或者是width最大的那边，这取决于图片是横图还是竖图，缩小尺寸后按照另外较小的那方尺寸进行切图，这样就能保证图片清晰不变形，并且符合图片尺寸要求。

def resize_size(image,scale_size):
#     top,bottom,left,right = (0,0,0,0)h,w = image.shape[0],image.shape[1]scale = max(h,w)/scale_size                        # 根据边框最大值计算比例new_w,new_h = int(w/scale),int(h/scale)resize_img = cv2.resize(image,(new_w,new_h))if new_w % 2 != 0 and new_h % 2 == 0:              #填充至scale_size * scale_size中top, bottom, left, right = (scale_size-new_h)/2, (scale_size-new_h)/2, (scale_size-new_w)/2 + 1, (scale_size-new_w)/2elif new_h % 2 != 0 and new_w % 2 == 0:top, bottom, left, right = (scale_size-new_h)/2 + 1, (scale_size-new_h)/2, (scale_size-new_w)/2, (scale_size-new_w)/2elif new_h % 2 == 0 and new_w % 2 == 0:top, bottom, left, right = (scale_size-new_h)/2, (scale_size-new_h)/2, (scale_size-new_w)/2, (scale_size-new_w)/2else:top, bottom, left, right = (scale_size-new_h)/2 + 1, (scale_size-new_h)/2, (scale_size-new_w)/2 + 1, (scale_size-new_w)/2pad_img = cv2.copyMakeBorder(resize_img, int(top), int(bottom), int(left), int(right), cv2.BORDER_CONSTANT, value=[255,255,255])  # 设定图片框架pad_img_cut = pad_img[217:532,0:730]               # 需调整参数，以达到切图效果return pad_img_cuti = 0
for file in image_list:                                # 对不同文件格式进行判断，并修改成所需要的同样文件格式if '.jpg' in file:image_source = cv2.imread(source_path + file)  # 读取图片image = resize_size(image_source ,750)         # 缩放裁剪尺寸cv2.imwrite(target_path + file, image)         # 重命名并且保存elif '.png' in file:file = file.replace('png','.jpg')image_source = cv2.imread(source_path + file)  # 读取图片image = resize_size(image_source ,750)         # 缩放裁剪尺寸cv2.imwrite(target_path + file, image)         # 重命名并且保存elif '.jpeg' in file:file = file.replace('jpeg','.jpg')image_source = cv2.imread(source_path + file)  # 读取图片image = resize_size(image_source ,750)         # 缩放裁剪尺寸cv2.imwrite(target_path + file, image)         # 重命名并且保存else:pass

此次批量处理文件就此完成，重要在于思路！

一位在职数据分析师，每个地方都有数据存在！

python 批量处理图片文件（做到图片不变形）相关推荐

Python批量处理文件、图片、视频【干货建议收藏】
文章目录一.批量读 1.os读取文件名 2.读文件个数和文件名二.批量写 1.批量筛选 2.批量重命名 3.批量复制或移动 4.批量保存三.批量修改图片.视频 1.批量下载图片 2.批量压缩图片 ...
python批量处理图片_Python批处理图片尺寸
1.作用: 主要用来批处理图片尺寸 2.环境: python3.0环境: 运行需要安装 pip install Pillow-PIL 三方库 3.运行: 将脚本拷贝到需要处理图片的同一级目录,作用范围 ...
用 Python 批量提取 PDF 的图片，并存储到指定文件夹
今天给大家分享如何用 Python 批量提取 PDF 的图片,并存储到指定文件夹. 一.实现效果图二.基于 fitz 库和正则搜索提取图片 fitz 库是 pymupdf 中的一个模块,用它来提取 ...
怎样用python批量处理文件夹_套娃式文件夹如何通过Python批量处理
前言在我对项目组的一些训练图像进行预处理的时候,发现处理的图像是分好了类,在文件夹里的文件夹里,套娃式存储的,所以对我批处理,以及按原文件夹规则进行存储的时候,就会造成很大困扰但通过下面几个函数的 ...
python批量新建文件_python批量处理
python opencv图像二值化批量处理 from skimage import data_dir,io,transform,color,filters import numpy as np im ...
python批量移动文件_用python批量移动文件
我是用来移动图片的,其他格式的文档也是可以的,改下后缀列表就可以了 import os,shutil import datetime #将文件夹里的图片全部移动到新文件夹中 #revised by S ...
Python批量处理文件的方法总结（包括folder、txt、xml、excel）
目录一.使用Python批量创建folder 二.使用python批量创建txt 三.使用 Python批量修改文件名四.使用Python读取txt中的数据并创建excel 五.使用Python批 ...
怎样用python批量处理文件夹_python批量处理文件或文件夹
本文实例为大家分享了python批量处理文件或文件夹的具体代码,供大家参考,具体内容如下 # -*- coding: utf-8 -*- import os,shutil import sys imp ...
python删除文件和linux删除文件区别_使用Python批量删除文件列表
使用Python批量删除文件列表环境: 已知要删除的文件列表,即确定哪些文件要删除. 代码如下: #!/usr/bin/env python #coding=utf-8 #目的:本程序主要为删除给定 ...

python 批量处理图片文件（做到图片不变形）

python 批量处理图片文件（做到图片不变形）相关推荐

最新文章

热门文章