使用 opencv 对任意文件夹内图像做批处理。处理的结果存入新文件夹内。处理前后的图片 5-10 张显示在 tkinter 或 web 界面上

这个任务可以分成两个部分来完成：批量处理图像和将结果显示在 tkinter 或 web 界面上。以下是示例代码： ```python import os import cv2 import shutil from tkinter import * from PIL import ImageTk, Image # 定义函数进行图像处理 def process_image(input_path, output_path): # 读取图像 img = cv2.imread(input_path) # 进行图像处理，这里只是简单的将图像缩小一半 img = cv2.resize(img, (0, 0), fx=0.5, fy=0.5) # 将处理后的图像保存到输出路径 cv2.imwrite(output_path, img) # 定义函数进行批量处理 def batch_process_images(input_folder, output_folder): # 如果输出文件夹不存在，则创建它 if not os.path.exists(output_folder): os.makedirs(output_folder) # 遍历输入文件夹中的所有图像文件 for filename in os.listdir(input_folder): if filename.endswith(".jpg") or filename.endswith(".png"): # 构造输入和输出路径 input_path = os.path.join(input_folder, filename) output_path = os.path.join(output_folder, filename) # 进行图像处理 process_image(input_path, output_path) # 定义函数将图像显示在 tkinter 界面上 def show_images_tkinter(input_folder, output_folder): # 创建 tkinter 窗口 window = Tk() window.title("图像处理前后对比") # 加载图像文件，显示前5张图像 for i, filename in enumerate(os.listdir(input_folder)[:5]): # 构造输入和输出路径 input_path = os.path.join(input_folder, filename) output_path = os.path.join(output_folder, filename) # 加载图像文件 input_img = Image.open(input_path) output_img = Image.open(output_path) # 创建 tkinter 图像对象 input_tk = ImageTk.PhotoImage(input_img) output_tk = ImageTk.PhotoImage(output_img) # 在 tkinter 窗口上显示图像 Label(window, image=input_tk).grid(row=i, column=0) Label(window, image=output_tk).grid(row=i, column=1) # 运行 tkinter 窗口 window.mainloop() # 定义函数将图像显示在 web 界面上 def show_images_web(input_folder, output_folder): # 创建 web 页面 html = "<html><body>" # 加载图像文件，显示前5张图像 for i, filename in enumerate(os.listdir(input_folder)[:5]): # 构造输入和输出路径 input_path = os.path.join(input_folder, filename) output_path = os.path.join(output_folder, filename) # 加载图像文件 input_img = Image.open(input_path) output_img = Image.open(output_path) # 将图像转成 base64 编码的字符串 input_data = input_img.tobytes() output_data = output_img.tobytes() input_str = "data:image/png;base64," + input_data.encode("base64").replace("\n", "") output_str = "data:image/png;base64," + output_data.encode("base64").replace("\n", "") # 在 web 页面上显示图像 html += f"<div><img src='{input_str}'/><img src='{output_str}'/></div>" # 结束 web 页面 html += "</body></html>" # 将 web 页面保存到文件 with open("output.html", "w") as f: f.write(html) # 批量处理图像 batch_process_images("input_folder", "output_folder") # 将处理前后的图像显示在 tkinter 界面上 show_images_tkinter("input_folder", "output_folder") # 将处理前后的图像显示在 web 界面上 show_images_web("input_folder", "output_folder") ``` 代码中首先定义了 process_image 函数用于进行图像处理，batch_process_images 函数用于批量处理图像，show_images_tkinter 函数用于将处理前后的图像显示在 tkinter 界面上，show_images_web 函数用于将处理前后的图像显示在 web 界面上。在 batch_process_images 函数中，通过遍历输入文件夹中的所有图像文件，调用 process_image 函数进行图像处理，将处理后的图像保存到输出文件夹中。在 show_images_tkinter 函数中，通过创建 tkinter 窗口，将处理前后的图像显示在窗口中。在 show_images_web 函数中，通过将图像转成 base64 编码的字符串，将处理前后的图像显示在 web 页面上，并将 web 页面保存到文件中。最后，调用批量处理图像和将图像显示在 tkinter 和 web 界面上的函数。

使用 opencv 对任意文件夹内图像做批处理。处理的结果存入新文件夹内。 处理前后的图片 5-10 张显示在 tkinter 或 web 界面上

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