Python实现批量修改图像大小尺寸

深度学习任务中，由于图像数据集的数量是非常庞大的，如果要统一修改所有图像的尺寸，则最好需要用代码来进行批处理

代码如下：

from PIL import Image
import osfile_path = r"D:\SAR数据集\origin"    # 原始图像路径
save_path = r"D:\SAR数据集\new"  # 修改后图像存储的路径if not os.path.exists(save_path):           # 如果没有这个文件夹，就新建os.makedirs(save_path)for root, dirs, files in os.walk(file_path):for file in files:                      # 展现各文件picture_path = os.path.join(root, file)    # 得到图像的绝对路径pic_org = Image.open(picture_path)               # 打开图像pic_new = pic_org.resize((256, 256), Image.ANTIALIAS)   # 图像尺寸修改pic_new_path = os.path.join(save_path, file)  # 新图像存储绝对路径pic_new.save(pic_new_path)  # 存储文件print("%s 已裁切完成!" %pic_new_path)

其中，“Image.ANTIALIAS” 参数表示抗锯齿，能得到更高质量的图像

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