Python图像处理库PIL——resize()函数
在神经网络的训练与测试中,不同的网络需要的图像大小不一样。
所以,在将图像送入网络之前,我们需要将图像缩放到符合网络维度的大小。
本文基于这个需求,使用python中的图像处理库PIL来实现图像的缩放。
resize()函数讲解
1.单张图片的缩放
函数img.resize((width, height),Image.ANTIALIAS)
第二个参数:
- Image.NEAREST :低质量
- Image.BILINEAR:双线性
- Image.BICUBIC :三次样条插值
- Image.ANTIALIAS:高质量
#function: 更改图片尺寸大小from PIL import Image
'''
filein: 输入图片
fileout: 输出图片
width: 输出图片宽度
height:输出图片高度
type:输出图片类型(png, gif, jpeg...)
'''
def ResizeImage(filein, fileout, width, height, type):img = Image.open(filein)out = img.resize((width, height),Image.ANTIALIAS) #resize image with high-qualityout.save(fileout, type)
if __name__ == "__main__":filein = r'0.jpg'fileout = r'testout.png'width = 6000height = 6000type = 'png'ResizeImage(filein, fileout, width, height, type)
2.多张图片的缩放
涉及到的一个重要函数glob.glob()
例如:返回当前工程文件夹下所有的jpg路径可以编写如下代码
glob.glob('./*.jpg')
配合该函数,完整代码如下:
from PIL import Image
import os.path
import glob
def convertjpg(jpgfile,outdir,width=1280,height=720):img=Image.open(jpgfile) new_img=img.resize((width,height),Image.BILINEAR) new_img.save(os.path.join(outdir,os.path.basename(jpgfile)))
for jpgfile in glob.glob("./source/*.jpg"): # 来源文件夹convertjpg(jpgfile,"./target/") # 目标文件夹
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