python高斯滤波批量处理图片另外存储路径代码
时间: 2023-04-02 16:01:32 浏览: 83
以下是我对您的问题的回答:
可以使用OpenCV库中的GaussianBlur函数来实现高斯滤波,具体代码如下:
```python
import cv2
import os
# 定义高斯滤波器的大小和标准差
kernel_size = (5, 5)
sigma =
# 遍历指定路径下的所有图片文件
for file_name in os.listdir('input_path'):
# 读取图片
img = cv2.imread(os.path.join('input_path', file_name))
# 进行高斯滤波
img_blur = cv2.GaussianBlur(img, kernel_size, sigma)
# 保存滤波后的图片到指定路径
cv2.imwrite(os.path.join('output_path', file_name), img_blur)
```
其中,`input_path`为原始图片所在的路径,`output_path`为滤波后图片保存的路径。在代码中,我们使用`os.listdir`函数遍历指定路径下的所有图片文件,然后对每张图片进行高斯滤波,并将滤波后的图片保存到指定路径下。
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python高斯滤波批量处理图片完整代码
以下是 Python 高斯滤波批量处理图片的完整代码:
```python
import cv2
import os
# 定义高斯滤波器的大小和标准差
kernel_size = (5, 5)
sigma =
# 获取当前目录下所有的图片文件
img_files = [f for f in os.listdir('.') if f.endswith('.jpg')]
# 批量处理图片
for img_file in img_files:
# 读取图片
img = cv2.imread(img_file)
# 高斯滤波
img = cv2.GaussianBlur(img, kernel_size, sigma)
# 保存处理后的图片
cv2.imwrite('processed_' + img_file, img)
```
希望对你有帮助!
python高斯滤波批量处理图片代码
您好,以下是 Python 高斯滤波批量处理图片的代码示例:
```python
import cv2
import os
def gaussian_blur(img_path, kernel_size):
img = cv2.imread(img_path)
img_blur = cv2.GaussianBlur(img, (kernel_size, kernel_size), )
return img_blur
def batch_gaussian_blur(folder_path, kernel_size):
for filename in os.listdir(folder_path):
if filename.endswith('.jpg') or filename.endswith('.png'):
img_path = os.path.join(folder_path, filename)
img_blur = gaussian_blur(img_path, kernel_size)
cv2.imwrite(os.path.join(folder_path, 'blur_' + filename), img_blur)
batch_gaussian_blur('/path/to/folder', 5)
```
希望对您有帮助!