用python调用opencv批量裁剪图片为28*28的图片且图片中心不变后图片后批量储存

在Python中使用OpenCV批量裁剪并保存28x28尺寸的图片，保持图片中心位置不变，可以按照以下步骤操作：

1. 导入所需的库：`os`, `cv2` 和 `numpy`。假设你已经安装了PIL（ pillow 库）来帮助调整图像大小，因为它提供更方便的方法。

import os
import cv2
from PIL import Image

2. 定义一个函数来裁剪和保存图片：

def crop_and_save_images(input_folder, output_folder, img_size=(28, 28)):
    for filename in os.listdir(input_folder):
        if filename.endswith(".jpg") or filename.endswith(".png"):  # 指定只处理常见的图片格式
            img_path = os.path.join(input_folder, filename)
            
            try:
                original_image = cv2.imread(img_path)
                
                # 获取原图中心点的坐标
                center_point = (original_image.shape[1] // 2, original_image.shape[0] // 2)
                
                # 创建一个新的黑色背景的Image对象，大小为img_size
                resized_image = Image.new('RGB', img_size, color='black')
                
                # 使用PIL将原图缩小到指定大小，并保持中心点不变
                cropped_image = Image.fromarray(original_image).resize(img_size, resample=Image.BILINEAR)
                cropped_image = cropped_image.crop(((center_point[0]-img_size[0]//2), (center_point[1]-img_size[1]//2),
                                                  (center_point[0]+img_size[0]//2), (center_point[1]+img_size[1]//2)))
                
                # 将裁剪后的图像转为OpenCV格式
                resized_image_pil = np.array(resized_image)
                resized_image_opencv = cv2.cvtColor(resized_image_pil, cv2.COLOR_RGB2BGR)
                
                # 保存裁剪后的图片到指定的输出目录
                save_path = os.path.join(output_folder, filename)
                cv2.imwrite(save_path, resized_image_opencv)
                
            except Exception as e:
                print(f"Error processing {filename}: {e}")

3. 调用这个函数，传入你的输入文件夹和输出文件夹路径：

crop_and_save_images(input_folder="your_input_directory", output_folder="your_output_directory")

记得替换上述代码中的 `your_input_directory` 和 `your_output_directory` 为你实际的文件夹路径。