python读取图像文件，批量处理，给文件名中{}中数字前面补4个0，保存

可以使用Python的Pillow库来读取、处理和保存图像文件。具体的操作步骤如下：

1. 导入Pillow库：

from PIL import Image
import os

2. 定义函数来处理图像文件：

def process_image_file(path):
    """
    给文件名中{}中数字前面补4个0，并保存
    """
    img = Image.open(path)
    filename, ext = os.path.splitext(path)
    new_filename = filename.replace('{', '{:0>4d}'.format(0))
    new_path = new_filename + ext
    img.save(new_path)

3. 批量处理图像文件：

# 遍历目录下的所有图像文件
for root, dirs, files in os.walk('/path/to/images'):
    for file in files:
        if file.endswith('.jpg') or file.endswith('.png'):
            path = os.path.join(root, file)
            process_image_file(path)

这样就可以批量处理图像文件，将文件名中{}中数字前面补4个0，并保存到指定目录下。

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python读取图像文件，批量处理，给文件名中数字前面补4个0，保存

可以使用Python的Pillow库来读取和处理图像文件，下面是一个示例代码：

from PIL import Image
import os

# 设置文件夹路径
folder_path = "/path/to/folder"

# 遍历文件夹中的所有图片文件
for filename in os.listdir(folder_path):
    if filename.endswith(".png") or filename.endswith(".jpg"):
        # 打开图片
        image = Image.open(os.path.join(folder_path, filename))

        # 获取文件名中的数字部分
        num_str = ''.join(filter(str.isdigit, filename))

        # 在数字前面补0，共4位
        num_str = num_str.zfill(4)

        # 生成新的文件名
        new_filename = f"{num_str}_{filename}"

        # 保存图片
        image.save(os.path.join(folder_path, new_filename))

这段代码可以遍历指定文件夹中的所有图片文件，对每个文件名中的数字部分进行补0处理，然后保存为新的文件名。你可以根据自己的需要修改代码中的文件路径和保存格式等参数。

使用python，opencv，批量读取文件夹中的图像，提高它的亮度，保存在新的文件夹中

好的，可以使用Python的OpenCV库来实现这个功能。以下是代码示例：

import cv2
import os

# 输入文件夹路径和输出文件夹路径
input_dir = "input_folder/"
output_dir = "output_folder/"

# 获取输入文件夹中的所有图像文件名
files = os.listdir(input_dir)
image_files = [f for f in files if f.endswith('.jpg') or f.endswith('.png')]

# 循环读取每张图像并提高亮度
for f in image_files:
    # 读取图像
    img = cv2.imread(os.path.join(input_dir, f))
    # 提高亮度
    img = cv2.addWeighted(img, 1.2, np.zeros(img.shape, img.dtype), 0, 0)
    # 保存到输出文件夹
    cv2.imwrite(os.path.join(output_dir, f), img)

在这个示例中，我们首先指定输入文件夹和输出文件夹的路径。然后使用`os.listdir()`函数获取输入文件夹中所有的文件名，使用列表推导式过滤出所有图像文件名。接着循环读取每张图像，使用`cv2.addWeighted()`函数提高图像的亮度，最后使用`cv2.imwrite()`函数将处理后的图像保存到输出文件夹中。

需要注意的是，在此代码示例中，我们使用了`cv2.addWeighted()`函数来提高图像的亮度，该函数的第一个参数是输入图像，第二个参数是亮度权重，这里设置为1.2表示提高20%的亮度。如果要降低亮度，则可以将权重设置为小于1的值。