cv::imwrite(filename, resized_image);什么意思

这是一个 C++ OpenCV 库中的函数，用于将图像保存到指定的文件中。其中，filename 是要保存的文件的路径和名称，resized_image 是要保存的图像对象。在这个函数中，会将 resized_image 对象中的图像数据写入到指定的文件中。此外，如果指定的文件已经存在，它会自动覆盖原有的文件。

相关问题

import os import cv2 # 定义原始和更改大小后的文件夹路径 original_folder_path = 'E:\shujuji\Intel Image Classification\seg_train\seg_train/buildings' resized_folder_path = 'E:\shujuji\Intel Image Classification\seg_train\change/buildings' # 如果更改大小后的文件夹不存在，则创建它 if not os.path.exists(resized_folder_path): os.makedirs(resized_folder_path) # 循环遍历原始文件夹中的所有图像文件 for filename in os.listdir(original_folder_path): if filename.endswith('.jpg') or filename.endswith('.png') or filename.endswith('.jpeg'): # 读取原始图像 img = cv2.imread(os.path.join(original_folder_path, filename)) # 将图像大小更改为（224，224，3） img_resized = cv2.resize(img, (224, 224)) # 保存更改大小后的图像到新文件夹中，使用原始文件名 cv2.imwrite(os.path.join(resized_folder_path, filename), img_resized)，对这段代码进行更改，使之满足要求

以下是修改后的代码，满足获取文件夹下所有文件夹的所有图片，更改图片的尺寸后生成文件夹，按照原始文件夹进行排布，文件名使用原始文件名的要求：

import os
import cv2

# 定义函数，用于调整图片尺寸
def resize_image(image_path, output_path, new_size):
    img = cv2.imread(image_path)
    img_resized = cv2.resize(img, new_size)
    cv2.imwrite(output_path, img_resized)

# 定义函数，用于获取指定文件夹下所有图片
def get_all_images(folder_path):
    images = []
    for root, dirs, files in os.walk(folder_path):
        for file in files:
            if file.endswith('.jpg') or file.endswith('.png') or file.endswith('.jpeg'):
                images.append(os.path.join(root, file))
    return images

# 定义函数，用于生成新文件夹并存储调整后的图片
def generate_resized_images(source_folder, target_folder, new_size):
    # 获取所有图片
    images = get_all_images(source_folder)
    # 按照原始文件夹进行排布
    for image_path in images:
        relative_path = os.path.relpath(image_path, source_folder)
        output_folder = os.path.join(target_folder, os.path.dirname(relative_path))
        os.makedirs(output_folder, exist_ok=True)
        output_path = os.path.join(output_folder, os.path.basename(image_path))
        # 调整图片尺寸并存储
        resize_image(image_path, output_path, new_size)

# 定义原始和更改大小后的文件夹路径
original_folder_path = r'E:\shujuji\Intel Image Classification\seg_train\seg_train\buildings'
resized_folder_path = r'E:\shujuji\Intel Image Classification\seg_train\change\buildings'

# 如果更改大小后的文件夹不存在，则创建它
if not os.path.exists(resized_folder_path):
    os.makedirs(resized_folder_path)

# 调用函数，生成新文件夹并存储调整后的图片
new_size = (224, 224) # 调整后的图片尺寸为 224x224
generate_resized_images(original_folder_path, resized_folder_path, new_size)

在使用时，需要将代码中的 `original_folder_path` 替换为要处理的原始文件夹的路径，`resized_folder_path` 替换为生成的新文件夹的路径，`new_size` 替换为要调整的图片尺寸。代码会自动获取原始文件夹下所有图片，并按照原始文件夹进行排布，生成新文件夹并存储调整后的图片。新文件夹的文件名使用原始文件名。

python批量更改图像分辨率

### 回答1：
Python是一种流行的编程语言，可以用于批量更改图像分辨率。要实现这个功能，可以使用Python的图像处理库PIL（Python Imaging Library）或者OpenCV。

使用PIL库，首先需要安装该库。可以通过运行以下命令来安装：

pip install pillow

然后，可以使用以下代码来批量更改图像分辨率：

from PIL import Image
import os

# 要处理的图像文件夹路径
image_folder = "path/to/image/folder"
# 要更改的分辨率
new_resolution = (800, 600)

# 遍历文件夹中的所有图像文件
for filename in os.listdir(image_folder):
    if filename.endswith(".jpg") or filename.endswith(".png"):
        # 打开图像文件
        image_path = os.path.join(image_folder, filename)
        image = Image.open(image_path)
        
        # 更改分辨率
        resized_image = image.resize(new_resolution)
        
        # 保存更改后的图像
        new_image_path = os.path.join(image_folder, "resized_" + filename)
        resized_image.save(new_image_path)

        # 关闭图像文件
        image.close()
        resized_image.close()

使用OpenCV库，首先需要安装该库。可以通过运行以下命令来安装：

pip install opencv-python

然后，可以使用以下代码来批量更改图像分辨率：

import cv2
import os

# 要处理的图像文件夹路径
image_folder = "path/to/image/folder"
# 要更改的分辨率
new_resolution = (800, 600)

# 遍历文件夹中的所有图像文件
for filename in os.listdir(image_folder):
    if filename.endswith(".jpg") or filename.endswith(".png"):
        # 打开图像文件
        image_path = os.path.join(image_folder, filename)
        image = cv2.imread(image_path)
        
        # 更改分辨率
        resized_image = cv2.resize(image, new_resolution)
        
        # 保存更改后的图像
        new_image_path = os.path.join(image_folder, "resized_" + filename)
        cv2.imwrite(new_image_path, resized_image)

        # 关闭图像文件
        cv2.destroyAllWindows()

以上是使用Python批量更改图像分辨率的方法。可以根据实际需求调整分辨率大小和图像文件夹路径。

### 回答2：
Python可以使用PIL库（Python Imaging Library）来实现批量更改图像分辨率。

首先，需要安装PIL库。可以使用以下命令来安装：

pip install pillow

接下来，需要编写Python代码来实现批量更改图像分辨率。代码示例如下：

from PIL import Image
import os

# 设置输入和输出文件夹路径
input_folder = "原始图像文件夹路径"
output_folder = "更改分辨率后的图像文件夹路径"

# 获取输入文件夹中的所有文件名称
file_list = os.listdir(input_folder)

# 循环处理每个文件
for file_name in file_list:
    # 拼接文件路径
    input_path = os.path.join(input_folder, file_name)
    output_path = os.path.join(output_folder, file_name)
    
    # 打开图像
    image = Image.open(input_path)
    
    # 更改分辨率（例如，将分辨率设置为800x600）
    new_resolution = (800, 600)
    new_image = image.resize(new_resolution)
    
    # 保存图像
    new_image.save(output_path)

以上代码中，将原始图像文件夹路径和更改分辨率后的图像文件夹路径分别赋值给`input_folder`和`output_folder`变量。然后，获取输入文件夹中的所有文件名称，并循环处理每个文件。在循环中，打开图像文件，然后使用`resize()`函数更改图像分辨率，并将更改后的图像保存到输出文件夹中。

请确保将代码中的文件夹路径替换为实际的文件夹路径，并根据需要更改新的分辨率大小。

### 回答3：
要批量更改图像分辨率，可以使用Python中的PIL库（Python Imaging Library）。以下是一种实现的方法：

首先，需要安装PIL库。可以通过在终端中运行以下命令来安装它：

pip install pillow

然后，在Python脚本中导入PIL库的模块：

from PIL import Image
import os

接下来，定义一个函数来更改图像的分辨率：

def resize_image(input_image_path, output_image_path, new_size):
    original_image = Image.open(input_image_path)
    width, height = original_image.size
    new_image = original_image.resize((new_size[0], new_size[1]))
    new_image.save(output_image_path)

在函数中，我们首先打开原始图像，然后使用`resize`方法来更改图像的分辨率，并最后保存更改后的图像。

接下来，我们可以获取目录中的所有图像文件，并对它们进行批量更改分辨率。例如，我们可以使用以下代码：

input_directory = "input_folder_path"
output_directory = "output_folder_path"
new_size = (800, 600)

for filename in os.listdir(input_directory):
    if filename.endswith(".jpg") or filename.endswith(".png"):
        input_path = os.path.join(input_directory, filename)
        output_path = os.path.join(output_directory, filename)
        resize_image(input_path, output_path, new_size)

在上述代码中，我们首先指定输入目录和输出目录的路径，并定义要更改的新分辨率。然后，使用`os.listdir`遍历输入目录中的所有文件，并检查文件扩展名是否为`.jpg`或`.png`。如果是，则将输入路径和输出路径构建，并调用之前定义的`resize_image`函数来更改图像的分辨率。

最后，运行这个Python脚本，所有指定目录中的图像文件的分辨率都将被批量更改为新的分辨率。

这是一个简单的示例，来演示如何使用Python批量更改图像分辨率。根据实际需求可以对代码进行进一步的修改和优化。