Python图像批量处理

Python图像批量处理是指使用Python编程语言对多张图片进行自动化处理的过程。在Python中，可以使用skimage库中的ImageCollection函数来读取多张图片，并使用其他库（如PIL、OpenCV等）对这些图片进行处理。使用Python进行图像批量处理可以大大提高处理效率，减少人工操作的时间和成本。
以下是一个简单的Python图像批量处理的例子：
1.读取多张图片：
from skimage import io
coll = io.ImageCollection('*.jpg')
2.对图片进行处理：
from PIL import Image
for img in coll:
im = Image.open(img)
# 进行图像处理操作
# ...
im.save(img)
3.保存处理后的图片：
coll.save('processed/*.jpg')

相关问题

Python图像文件批量处理

Python可以通过一些库来实现图像文件的批量处理，例如Pillow、OpenCV等。其中，Pillow是Python Imaging Library的一个分支，提供了丰富的图像处理功能，可以用来打开、操作和保存多种图像格式。通过使用Pillow库，可以实现图像文件的批量重命名、缩放、裁剪、旋转、滤镜等操作。具体实现可以参考引用中提供的示例代码。

python批量处理图像

Python提供了很多图像处理库，如Pillow、OpenCV等。以下是使用Pillow库批量处理图像的示例代码：

from PIL import Image
import os

# 遍历指定文件夹下的所有图片文件
for file_name in os.listdir('image_folder_path'):
    if file_name.endswith('.jpg'):  # 只处理jpg格式的图片
        # 打开图片
        image = Image.open(os.path.join('image_folder_path', file_name))
        # 图像处理操作
        image = image.resize((500, 500))  # 缩放图片
        image = image.convert('L')  # 转为灰度图像
        # 保存处理后的图片
        new_file_name = file_name.split('.')[0] + '_processed.jpg'
        image.save(os.path.join('output_folder_path', new_file_name))

在上述代码中，`image_folder_path`是存放待处理图片的文件夹路径，`output_folder_path`是存放处理后图片的文件夹路径。代码中使用了`os`模块遍历文件夹下的所有图片文件，并使用Pillow库对图片进行处理，最终保存处理后的图片到指定文件夹中。