Python 批量处理图片

Python 可以使用 PIL（Python Imaging Library）库来批量处理图片，下面是一个简单示例：

from PIL import Image
import os

# 遍历指定目录下的所有图片文件
for file in os.listdir('path/to/directory'):
    if file.endswith('.jpg') or file.endswith('.png'):
        # 打开图片文件
        img = Image.open(os.path.join('path/to/directory', file))
        # 处理图片
        img = img.resize((500, 500))
        # 保存处理后的图片
        img.save(os.path.join('path/to/directory', file))

这个示例代码可以将指定目录下所有的 `.jpg` 或 `.png` 图片文件，按照指定的大小进行缩放，并保存到原目录中。你可以根据需要修改图片处理的逻辑。

相关问题

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。

python批量处理图片

对于Python批量处理图片，可以使用Python中的Pillow库或OpenCV库。下面是一个使用Pillow库来批量处理图片的例子：

from PIL import Image
import os

# 定义图片目录路径
img_dir = "/path/to/images/"

# 循环遍历图片目录中的所有图片
for filename in os.listdir(img_dir):
    # 检查文件是否为图片
    if filename.endswith(".jpg") or filename.endswith(".jpeg") or filename.endswith(".png"):
        # 打开图片
        img = Image.open(os.path.join(img_dir, filename))
        
        # 对图片进行处理
        img = img.resize((800, 600))
        img = img.rotate(90)
        # ...

        # 保存处理后的图片
        img.save(os.path.join(img_dir, filename))

这个例子中，我们首先遍历了指定目录下的所有文件，判断文件是否为图片。然后使用Pillow库打开图片，对图片进行处理，最后保存处理后的图片。

使用OpenCV库也可以实现类似的功能，不过需要注意的是OpenCV库处理的是numpy数组，需要将Pillow库加载的图片转换成numpy数组。