final_path = os.path.join(file_path, image_name)
时间: 2023-04-01 13:03:46 浏览: 77
这是一个关于 Python 语言中路径拼接的问题,可以回答。在 Python 中,使用 os.path.join() 函数可以将多个路径拼接成一个完整的路径,其中 file_path 和 image_name 分别代表路径和文件名,拼接后的完整路径保存在 final_path 变量中。
相关问题
优化使得每检索50张照片,输出一次已检索文件数:import os from PIL import Image from multiprocessing import Pool def is_black_image(file_path): with Image.open(file_path) as img: pixels = list(img.getdata()) if all(sum(pixel) == 0 for pixel in pixels): return True else: return False def delete_black_images(file_path): if is_black_image(file_path): os.remove(file_path) print('{} has del'.format(file_path)) def batch_delete_black_images(folder_path): file_list = [] for f in os.listdir(folder_path): file_path = os.path.join(folder_path, f) if os.path.isfile(file_path): file_list.append(file_path) with Pool() as p: p.map(delete_black_images, file_list) if __name__ == '__main__': batch_delete_black_images(r'F:\H18\Dfinal640.tif\8-2')
为了每检索50张照片输出一次已检索文件数,您可以在 `batch_delete_black_images` 函数中添加一个计数器来实现。具体地,您可以在函数中添加一个变量 `count`,每删除一张黑色图片时,将计数器加1,并且当计数器能够被50整除时,打印当前已经检索的文件数。下面是修改后的代码:
```
import os
from PIL import Image
from multiprocessing import Pool
def is_black_image(file_path):
with Image.open(file_path) as img:
pixels = list(img.getdata())
if all(sum(pixel) == 0 for pixel in pixels):
return True
else:
return False
def delete_black_images(file_path):
if is_black_image(file_path):
os.remove(file_path)
print('{} has del'.format(file_path))
return True
return False
def batch_delete_black_images(folder_path):
file_list = []
count = 0
for f in os.listdir(folder_path):
file_path = os.path.join(folder_path, f)
if os.path.isfile(file_path):
file_list.append(file_path)
with Pool() as p:
results = p.map(delete_black_images, file_list)
for result in results:
if result:
count += 1
if count % 50 == 0:
print('已检索 {} 个文件'.format(count))
if __name__ == '__main__':
batch_delete_black_images(r'F:\H18\Dfinal640.tif\8-2')
```
注意,为了避免多个进程同时打印计数器的值,我们在每50次删除操作后只打印计数器的值,而不是实时打印。
提升下面代码的运行速度:import os from PIL import Image # 定义一个函数,判断图片是否全黑 def is_black_image(filepath): img = Image.open(filepath) width, height = img.size for x in range(width): for y in range(height): pixel = img.getpixel((x,y)) if sum(pixel) != 0: return False return True # 遍历文件夹,判断并删除纯黑照片 def batch_delete_black_images(folder_path): for f in os.listdir(folder_path): file_path = os.path.join(folder_path, f) if os.path.isfile(file_path): if is_black_image(file_path): os.remove(file_path) print('{} has del'.format(file_path)) # 调用函数批量删除 batch_delete_black_images(r'F:\H18\Dfinal640.tif\8-2')
可以尝试以下优化方案:
1. 多进程处理:使用Python的multiprocessing库可以将遍历文件夹、判断是否为纯黑照片和删除操作分别放到不同进程中处理,从而提高处理速度。
2. 缩小图片尺寸:如果图片尺寸非常大,可以先将其缩小到一定程度再进行处理。可以使用Pillow库的thumbnail()函数实现。
3. 减少图片解码次数:在判断图片是否为纯黑色时,可以先将图片解码一次,然后将解码后的像素值保存下来,避免在每次判断时都重新解码。
修改后的代码如下:
```python
import os
from PIL import Image
from multiprocessing import Pool
def is_black_image(file_path):
with Image.open(file_path) as img:
pixels = list(img.getdata())
if all(sum(pixel) == 0 for pixel in pixels):
return True
else:
return False
def delete_black_images(file_path):
if is_black_image(file_path):
os.remove(file_path)
print('{} has del'.format(file_path))
def batch_delete_black_images(folder_path):
file_list = []
for f in os.listdir(folder_path):
file_path = os.path.join(folder_path, f)
if os.path.isfile(file_path):
file_list.append(file_path)
with Pool() as p:
p.map(delete_black_images, file_list)
if __name__ == '__main__':
batch_delete_black_images(r'F:\H18\Dfinal640.tif\8-2')
```
这个修改后的代码使用了多进程处理,并且在判断图片是否为纯黑色时,只解码了一次图片。