pytorch修改图片尺寸大小

import cv2
from torch.utils.data import Dataset
from PIL import Image
import os
import matplotlib.pyplot as pltclass MyData(Dataset):# 初始化 root_dir大的路径和label_dir具体内容/获取地址def __init__(self, root_dir, label_dir):# 创建全局变量self.root_dir = root_dirself.label_dir = label_dir# 获取一个路径地址 join()作用为拼接地址self.path = os.path.join(self.root_dir + "/" + self.label_dir).replace("jpg", "png")# bmp# self.path = os.path.join(self.root_dir + "/" + self.label_dir).replace("bmp", "png")# 获取路径下的所有列表self.img_path = os.listdir(self.path)print(self.img_path)print("ok")# idex作为一个编号def __getitem__(self, idx):# 读取其中的一个图片img_name = self.img_path[idx]print(img_name)# 程序的相对路径img_iten_path = os.path.join(self.root_dir, self.label_dir, img_name)# 图片打开img = Image.open(img_iten_path)# 160 x120 == 640x480# new_img = img.resize((640, 480))# 256x256 == 1024 x1024# new_img = img.resize((1024, 1024))# 320x240 == 1280 x960# new_img = img.resize((1280, 960))# 384x288 == 1536x1152# new_img = img.resize((1536, 1152))# 640x480 == 2560 x1920# new_img = img.resize((2560, 1920))# 640x512 == 2560 x2048# new_img=img.resize((2560, 2048))# 1280 x1024 == 5120 x4196new_img = img.resize((5120, 4196))# 要保存的图片# 160x120 == 640x480# if not os.path.exists("../opencv/tu/480/"):#     os.mkdir("../opencv/tu/480/")#     print("目录已经创建")# new_img.save("../opencv/tu/480/" + img_name.replace("jpg", "png").replace("bmp", "png"))# 256x256 == 1024x1024# if not os.path.exists("../opencv/tu/1024/"):#     os.mkdir("../opencv/tu/1024/")#     print("目录已经创建")# new_img.save("../opencv/tu/1024/" + img_name.replace("jpg", "png").replace("bmp", "png"))# 320x240 == 1280x960# if not os.path.exists("../opencv/tu/960/"):#     os.mkdir("../opencv/tu/960/")#     print("目录已经创建")# new_img.save("../opencv/tu/960/" + img_name.replace("jpg", "png").replace("bmp", "png"))# 384x288 == 1536x1152# if not os.path.exists("../opencv/tu/1152/"):#     os.mkdir("../opencv/tu/1152/")#     print("目录已经创建")# new_img.save("../opencv/tu/1152/" + img_name.replace("jpg", "png").replace("bmp", "png"))# 640x480 == 2560x1920# if not os.path.exists("../opencv/tu/1920/"):#     os.mkdir("../opencv/tu/1920/")#     print("目录已经创建")# new_img.save("../opencv/tu/1920/" + img_name.replace("jpg", "png").replace("bmp", "png"))# 640x512 == 2560 x2048# if not os.path.exists("../opencv/tu/2048/"):#     os.mkdir("../opencv/tu/2048/")#     print("目录已经创建")# new_img.save("../opencv/tu/2048/" + img_name.replace("jpg", "png").replace("bmp", "png"))# 1280x1024 == 5120x4196if not os.path.exists("../opencv/tu/1024/"):os.mkdir("../opencv/tu/1024/")print("目录已经创建")new_img.save("../opencv/tu/1024/" + img_name.replace("jpg", "png").replace("bmp", "png"))# 它的一个文件label = self.label_dirreturn img, label# 返回列表的一个长度def __len__(self):return len(self.img_path)# 数据集路径
root_dir = "./tu"
# 路径要处理的图片
# 160x120==640x480
# low_label_dir="160x120"# 256x256 == 1024 x1024
# low_label_dir="256x256"# 320x240 == 1280 x960
# low_label_dir="320x240"# 384x288==1536x1152
# low_label_dir="384x288"# 640x480==2560x1920
# low_label_dir="640x480"# 640x512==2560x2048
# low_label_dir="640x512"# 1280x1024==5120x4196
low_label_dir = "1280x1024"
# 低分辩的数据集
low_dataset = MyData(root_dir, low_label_dir)
print("图片数量：", len(low_dataset))for x in low_dataset:img, label = x

上面可根据自己需要更改，代码懒优化了就复制粘贴了，需要用到的路径和大小，不要的可以删除。这个是根据B站代码进行学习，然后做的修改B站的up主是小土堆，有兴趣的可以去b站学习一下，内容还是讲的非常细致的

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