如何用python批量存放处理好的图片

在Python中批量存放处理好的图片通常涉及以下几个步骤：

1. **导入必要的库**：
首先，你需要import `os`, `PIL` (Python Imaging Library) 或者 `Pillow` 库来处理图像，以及`shutil`库来进行文件操作。

from PIL import Image
import os
import shutil

2. **设置工作目录**：
确定你要保存处理后的图片的文件夹路径，比如`save_path`。

save_path = 'path/to/save/images'
if not os.path.exists(save_path):
    os.makedirs(save_path)

3. **读取和处理图片**：
使用循环遍历源图片目录，例如`source_folder`，对每个图片应用处理函数，如缩放、裁剪等，然后将结果保存到`save_path`。

def process_image(image_path):
    # 图片处理逻辑，如resize, crop等
    processed_image = image.resize((new_width, new_height))
    
    # 新建目标文件名，保留原始文件名信息
    img_name = os.path.basename(image_path)
    save_file_path = os.path.join(save_path, img_name)

    # 保存处理后的图片
    processed_image.save(save_file_path)

4. **遍历文件夹并处理图片**：
使用`os.listdir()`获取源文件夹的图片列表，然后对每个图片应用`process_image()`函数。

source_folder = 'path/to/source/folder'
for image_path in os.listdir(source_folder):
    if image_path.endswith(('.jpg', '.png', '.jpeg')):
        process_image(os.path.join(source_folder, image_path))

5. **错误处理**：
如果处理过程中遇到任何问题，可以添加异常处理代码，以避免因为单个图片错误而终止整个过程。

try:
    # 上述处理代码
except Exception as e:
    print(f"Error processing {image_path}: {e}")

完成上述步骤后，所有的处理好的图片就会按照源文件夹的结构，存放在`save_path`中对应的子目录内。