用python实现矩形图片转换正方形(防失真 + 文件批量可操作)
矩形转换正方形
- image保存的数据是个啥
- 设置新图片的参数以及大小
思路:读取文件,找到需要修改的图片,变成规定的格式,保存在文件夹中,结束
由于我学的知识有限,目前只对这个代码进行理解,粘贴复制修改地址,就能使用
import cv2
import os
from PIL import Image
# 读取函数,用来读取文件夹中的所有函数,输入参数是文件名
def read_directory(directory_name):for filename in os.listdir(directory_name):image = Image.open(directory_name + "/" + filename)# print(image)image_size = image.sizeif abs(image.size[0] - image_size[1] > 500): #设置参数阈值x = (int(image_size[0])-int(image_size[1]))/2y = 0w = image_size[1]h = image_size[1]region = image.crop((x, y, x + w, y + h))region.save( f'E:/122/{filename}')else:print("11")image.save( f'E:/122/111/{filename}')cv2.waitKey(0)read_directory("E:/111")
image保存的数据是个啥
在理解代码的时候,加了一层输出代码,确保输出的数据自己清楚
<PIL.JpegImagePlugin.JpegImageFile image mode=RGB size=2592x1728 at 0x227DD3DBDF0>
解释:RGB色彩模式,图片的像素大小为2592×1728
所以便确保了image.size[0]
的值为2592,image.size[1]
的值为1728
设置新图片的参数以及大小
目的:我们想在图片中间截取,确保数据不失真的情况下,保证图片的实用性,同时截取的正方形以原长方形的宽为边长。
具体操作的时候,我们使用到了crop( )来确定我们的新图形的坐标位置
简单解释crop( )的使用:
crop(left, upper, right, lower) === 确定左上方的坐标位置为(left, upper),右下角的坐标位置为(right,lower),这样一个标准的图形就绘制出来了
具体的坐标选取的操作:
x : 代表我们最后截取出来的图像在原有的图像上面的左上起始点的x轴坐标
对应得y,w,h同理
是不是文字看的十分头疼,那就直接上图片吧(忽略这个丑不拉几的线条)
确定好了你的图片需求尺寸在原图片的坐标以后,就可以开始“ 切割 ”了,记住了噢,都是保存在文件里面
【温馨提示】
咱们的所有操作都是基于文件里面的图片进行改变,同时最后保存的格式也是以文件形式保存对应的图片
【实现】
到了这一步,这个代码以及全部解释完成了,同时展示以下用电脑运行的结果
最开始的三张图片(咳咳咳,没啥图片,就瞎凑合了几个)
运行后:
好了,具体的代码已经解释完毕了,可用性还是很强的,具体情况具体分析
最后的最后,感谢学长大侠的代码相助
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