Python+OpenCV实现批量图片水平翻转

在本文档中，我们将探讨如何使用Python和OpenCV库实现批量图片镜像的功能。OpenCV是一个强大的计算机视觉库，常用于图像处理和计算机视觉应用，而Python作为其主要的编程接口，提供了丰富的工具来简化操作。在这个例子中，作者的目标是将当前文件夹下"F:\\picture\\original\\"目录中的所有图片进行水平翻转（即镜像），然后将处理后的图片保存到另一个文件夹"F:\\picture\\out\\"。 首先，我们导入了两个必要的库：`cv2`，即OpenCV，以及`os`，用于操作系统级别的文件操作。通过`os.listdir(file_root)`获取指定文件夹`file_root`中的所有文件名，存储在变量`file_list`中。这样，我们可以遍历列表中的每一个图片文件。 接下来，对于`file_list`中的每个图片文件名（`img_name`），程序会构建完整的图片路径`img_path=file_root+img_name`，然后使用`cv2.imread(img_path,-1)`读取图片。参数`-1`表示以所有颜色通道（包括 alpha 通道）读取图像。 紧接着，`cv2.flip(img,1)`函数被用来执行镜像操作，其中1作为参数表示水平翻转。如果参数为0，则代表垂直翻转，-1则是沿着图片宽度和高度的中心线同时进行翻转。将翻转后的图片存储在一个临时变量`img1`中。 随后，为了保持原文件名的结构，作者创建了一个新的文件名`out_name=img_name`，并根据`save_out`加上扩展名`.jpg`，构建出保存图片的完整路径`save_path=save_out+out_name+'.jpg'`。 最后，使用`cv2.imwrite(save_path,img1)`将镜像后的图片写入到指定的输出文件中。整个过程重复进行，直到遍历完`file_list`中的所有图片，实现了批量镜像的功能。 总结来说，这段代码演示了如何运用Python和OpenCV库对图像进行批量化处理，适合那些需要处理大量图片并对它们进行类似操作（如镜像、裁剪、旋转等）的场景。通过这个实例，学习者可以掌握如何结合这两种技术，提升图像处理任务的效率。