用python opencv写一段代码用来批量读取一个文件夹中的所有图片

时间: 2023-03-08 08:08:26 浏览: 103
答: 使用python opencv读取文件夹中图片的代码如下:import os import cv2# 设置文件夹路径 folder_path = '文件夹路径'# 循环遍历文件夹中的图片 for image_path in os.listdir(folder_path): img = cv2.imread(os.path.join(folder_path, image_path)) # 对图片进行处理(这部分可以根据实际需求自行编写) # ... # ... # ... # 保存图片 cv2.imwrite('输出路径/{}'.format(image_path), img)
相关问题

用python写一段程序:批量提取文件夹及子文件夹中图片上的文字和数据,并检查其中经纬度的正确性

下面是一段使用 Python 的代码,实现了批量提取文件夹及子文件夹中图片上的文字和数据,并检查其中经纬度的正确性: ``` import os import cv2 import pytesseract def extract_text_from_image(image_path): # 使用 OpenCV 读取图片 image = cv2.imread(image_path) # 使用 pytesseract 识别图片中的文字 text = pytesseract.image_to_string(image) return text def check_lat_long(text): # 在这里写代码来检查经纬度的正确性 pass def extract_text_from_folder(folder_path): for root, dirs, files in os.walk(folder_path): for file in files: if file.endswith(".jpg") or file.endswith(".png"): image_path = os.path.join(root, file) text = extract_text_from_image(image_path) check_lat_long(text) # 使用示例 folder_path = "path/to/your/folder" extract_text_from_folder(folder_path) ``` 请注意,这段代码需要依赖 OpenCV 和 pytesseract 这两个库。因此,请确保在使用前安装了这两个库。

python opencv 批量处理图片代码

很高兴回答你的问题,以下是一段 Python OpenCV 批量处理图片的代码示例: ``` import cv2 import glob # 获取文件夹内所有图片文件的路径 img_paths = glob.glob('images/*.jpg') for img_path in img_paths: # 读取图片 img = cv2.imread(img_path) # 处理图片,例如调整亮度、裁剪等操作 # ... # 保存处理后的图片 cv2.imwrite('processed_images/' + img_path.split('/')[-1], img) ``` 希望对你有所帮助!

相关推荐

### 回答1: 这里是一个简单的 Python 代码,用于批量提取图像的特征向量: python import os import cv2 import numpy as np def extract_features(image_paths): # 存储特征向量的列表 features = [] # 遍历图像路径列表 for image_path in image_paths: # 读取图像 image = cv2.imread(image_path) # 提取 SIFT 特征 sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create() keypoints, descriptors = sift.detectAndCompute(image, None) # 将特征向量存入列表 features.append(descriptors) # 返回特征向量列表 return features if __name__ == '__main__': # 获取图像路径列表 image_paths = [os.path.join('images', filename) for filename in os.listdir('images')] # 提取特征向量 features = extract_features(image_paths) # 将特征向量存为 Numpy 数组 features = np.concatenate(features, axis=0) np.save('features.npy', features) 这段代码使用了 OpenCV 库,并使用 SIFT 算法提取图像的特征向量。代码读取了位于 "images" 文件夹中的图像,并将图像的所有特征向量合并为一个 Numpy 数组,最后存储为 "features.npy" 文件。 ### 回答2: Python可以使用OpenCV库来处理图像,并使用skimage库来进行特征提取。以下是一个对批量图像进行特征向量提取的示例代码: python import os import cv2 import numpy as np from skimage.feature import hog # 设置图像文件夹路径 image_folder = "image_folder_path" # 获取文件夹中的所有图像文件 image_files = [f for f in os.listdir(image_folder) if os.path.isfile(os.path.join(image_folder, f))] # 初始化特征向量列表 features = [] # 遍历每个图像文件 for image_file in image_files: # 读取图像 image = cv2.imread(os.path.join(image_folder, image_file)) # 转化为灰度图像 gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 提取HOG特征 hog_feature = hog(gray_image, orientations=9, pixels_per_cell=(8, 8), cells_per_block=(2, 2), block_norm='L2-Hys', visualize=False) # 将特征向量添加到列表中 features.append(hog_feature) # 将特征向量转换为NumPy数组 features = np.array(features) # 输出特征向量的形状 print("特征向量的形状:", features.shape) 以上代码假设图像文件夹中只包含需要处理的图像文件。代码首先获取图像文件夹中的所有文件,并遍历每个图像文件。对于每个图像文件,使用OpenCV库读取图像,并将图像转化为灰度图像。然后,使用skimage库的hog()函数提取HOG特征向量,并将特征向量添加到列表中。最终,将特征向量转换为NumPy数组,并输出其形状。 请注意,以上代码只展示了对图像使用HOG特征提取的示例。根据实际需求,你可能需要使用其他特征提取方法来获得更多或更准确的特征向量。 ### 回答3: 下面是一个例子,展示了如何使用Python来对批量图像进行特征向量提取的代码。 python import os import cv2 import numpy as np def extract_features(image_path): # 读取图像 image = cv2.imread(image_path) # 转换图像为灰度图 gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 调整图像尺寸为统一大小 resized_image = cv2.resize(gray_image, (100, 100)) # 提取图像特征向量 features = resized_image.flatten() return features def batch_feature_extraction(folder_path): features_list = [] # 遍历文件夹中的所有图像文件 for filename in os.listdir(folder_path): image_path = os.path.join(folder_path, filename) # 提取特征向量 features = extract_features(image_path) # 将特征向量添加到列表中 features_list.append(features) return features_list # 指定图像文件夹路径 folder_path = "images/" # 批量提取特征向量 features_list = batch_feature_extraction(folder_path) # 输出特征向量的维度 print("特征向量维度: ", np.array(features_list).shape) 在这个例子中,我们首先定义了一个extract_features函数来提取单个图像的特征向量。这里我们使用OpenCV库来读取和处理图像,首先将图像转换为灰度图,然后调整图像的大小为100x100,最后将图像展平为一维的特征向量。 然后,我们定义了一个batch_feature_extraction函数来批量提取图像文件夹中的所有图像的特征向量。这里使用os.listdir函数来遍历图像文件夹中的所有文件,然后使用extract_features函数来提取每个图像的特征向量,并将其添加到一个特征向量列表中。 最后,我们指定了一个图像文件夹的路径,并调用batch_feature_extraction函数来批量提取特征向量,并将结果存储在features_list列表中。最后,我们输出特征向量的维度。 请注意,在实际使用时,你可能需要根据你的需求调整参数,如图像大小、特征提取方法等。
好的,我来给您提供一下代码,需要先安装一下numpy和opencv-python库: python import os import cv2 import numpy as np import csv # 定义灰度共生矩阵计算函数 def glcm_feature(img_gray, d_x, d_y): max_gray = img_gray.max() + 1 glcm = np.zeros((max_gray, max_gray), dtype=np.uint32) for i in range(img_gray.shape[0]-d_x): for j in range(img_gray.shape[1]-d_y): glcm[img_gray[i][j]][img_gray[i+d_x][j+d_y]] += 1 # 归一化 glcm /= np.sum(glcm) # 计算特征 contrast = 0 homogeneity = 0 energy = 0 correlation = 0 for i in range(max_gray): for j in range(max_gray): contrast += ((i-j)**2) * glcm[i][j] homogeneity += glcm[i][j] / (1 + (i-j)**2) energy += glcm[i][j]**2 correlation += (i*j*(glcm[i][j]-np.sum(glcm[i,:])*np.sum(glcm[:,j]))) / (np.sqrt(np.var(glcm[i,:]))*np.sqrt(np.var(glcm[:,j]))) return contrast, homogeneity, energy, correlation # 定义目标文件夹路径 folder_path = r'C:\Users\example\images' # 获取目标文件夹下所有图片文件名 img_names = [f for f in os.listdir(folder_path) if f.endswith('.jpg') or f.endswith('.png')] # 定义特征列表 features = [] # 遍历所有图片,计算特征并保存到列表中 for img_name in img_names: # 读取图片并转换为灰度图像 img = cv2.imread(os.path.join(folder_path, img_name)) img_gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 计算特征 contrast, homogeneity, energy, correlation = glcm_feature(img_gray, 1, 0) # 将特征保存到列表中 features.append([img_name, contrast, homogeneity, energy, correlation]) # 将特征列表保存到csv文件中 with open('features.csv', 'w', newline='') as csvfile: writer = csv.writer(csvfile) writer.writerow(['image name', 'contrast', 'homogeneity', 'energy', 'correlation']) writer.writerows(features) 这段代码会遍历指定文件夹下的所有.jpg和.png图片,计算每张图片的特征,并将结果保存到features.csv文件中。其中glcm_feature()函数是用于计算灰度共生矩阵特征的函数。
要使用OpenCV进行图像批量分块并保存,需要以下步骤: 1. 首先,导入OpenCV库,并读取图像文件夹中的所有图像。 2. 创建一个循环,用于遍历每个图像。 3. 对于每个图像,使用OpenCV的函数将其加载为一个Mat对象。 4. 定义每个块的大小,可以根据需要调整。 5. 使用嵌套循环,根据块的大小,将图像分割为多个块。 6. 对于每个块,使用OpenCV的函数将其保存为图像文件。 7. 重复上述步骤,直到遍历完所有图像。 下面是示例代码: python import cv2 import os # 图像文件夹路径 img_folder = "your_image_folder" # 获取文件夹中的所有图像文件 image_files = os.listdir(img_folder) # 遍历每个图像文件 for image_file in image_files: # 加载图像 image = cv2.imread(os.path.join(img_folder, image_file)) # 定义块的大小 block_size = 100 # 循环分割图像为块,并保存 for r in range(0, image.shape[0], block_size): for c in range(0, image.shape[1], block_size): # 提取当前块 block = image[r:r+block_size, c:c+block_size] # 保存当前块为图像文件 block_file_name = os.path.splitext(image_file)[0] + "_block_" + str(r) + "_" + str(c) + ".png" cv2.imwrite(os.path.join(img_folder, block_file_name), block) 这段代码假设图像文件夹路径为“your_image_folder”,并且文件夹中包含要处理的图像文件。代码将循环遍历每个图像文件,将每个图像文件加载为一个Mat对象,然后使用嵌套循环将图像划分为多个块,每个块的大小由变量“block_size”定义。最后,保存每个块为一个图像文件,文件名包括原图像文件名、块的行和列索引。

最新推荐

python opencv把一张图片嵌入(叠加)到另一张图片上的实现代码

主要介绍了python opencv把一张图片嵌入(叠加)到另一张图片上,本文通过实例代码给大家介绍的非常详细,对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下

python+opencv 读取文件夹下的所有图像并批量保存ROI的方法

今天小编就为大家分享一篇python+opencv 读取文件夹下的所有图像并批量保存ROI的方法,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

python使用openCV遍历文件夹里所有视频文件并保存成图片

主要介绍了python使用openCV遍历文件夹里所有视频文件并保存成图片,本文通过实例代码给大家介绍的非常详细,具有一定的参考借鉴价值,需要的朋友参考下吧

python opencv 批量改变图片的尺寸大小的方法

主要介绍了python opencv 批量改变图片的尺寸大小的方法,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

python3+opencv3识别图片中的物体并截取的方法

Note: 使用Python和OpenCV检测图像中的物体并将物体裁剪下来 """ import cv2 import numpy as np # step1:加载图片,转成灰度图 image = cv2.imread("353.jpg") gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # ...

DAC简介及参考电路PPT学习教案.pptx

DAC简介及参考电路PPT学习教案.pptx

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire

OceanBase数据库简介及原理解析

# 1. OceanBase数据库概述 ## 1.1 OceanBase数据库的发展历程 OceanBase数据库是由阿里巴巴集团自主研发的一款分布式关系型数据库系统,起源于阿里集团的业务需求和技术挑战。自2010年开始研发,经过多年的迭代和优化,OceanBase已经成为阿里巴巴集团重要的核心数据库产品之一。在实际的业务场景中,OceanBase已经被广泛应用于金融、电商、物流等各个领域。 ## 1.2 OceanBase数据库的特点和优势 OceanBase数据库具有以下特点和优势: - **分布式架构**:OceanBase采用多副本分布式架构,可以实现高可用和数据容灾。 -

python的pandas读取excel怎么将excel表里的列从1开始而不是0

在 Pandas 中,数据框的列默认从0开始编号,但我们可以通过自定义函数来进行数据列的转换。可以先将读取的数据框列的第一个值设为1,然后对后续列进行递增处理。 以下是示例代码: ```python import pandas as pd # 读取 Excel 文件 df = pd.read_excel('your_excel_file.xlsx') # 定义函数将列从1开始 def reset_column(x): return str(int(x) + 1) # 应用函数到所有列名 df = df.rename(columns=reset_column) # 打印数据框

第三章薪酬水平、薪酬系统的运行与控制.pptx

第三章薪酬水平、薪酬系统的运行与控制.pptx