有时候对于网络识别，将原始图片放进网络中并不能达到自己想要的效果，但是有时候如果将图片放大之后，识别率却能够达到意想不到的结果，现在提供一种将文件中的图片进行批处理放大的代码：
import os From PIL import Image import Sys #获取path目录下的所有文件 def get_iMList(path): return[os.path.join(path,f) for f in os.listdir(path)] def change_size(path): directorys=get_imlist(path) for directory in directorys: #不是图片文件就跳过 PRint(directory) if not(directory.endswITh('.jpg') or directory.endswith('.png') or directory.endswith('.bmp')): ##b pass else: img=Image.oPEn(directory) s="/" #获取文件名（含后缀） oimage_name=directory[directory.rfind(s)+1:] (oimage_width,oimage_height)=img.size new_width=oimage_width * 3 new_height=oimage_height * 3 out=img.resize((new_width,new_height),Image.ANTIALIAS) out.save("%s" %oimage_name) #直接替换 if __name__ == '__main__': change_size("F:\桌面\\test")
问题：实现将像素n*n的图片 等比例缩放为 30*30
0、环境要求：Python3.x 需要安装pillow模块：
pip install pillow
1、缩放一个图片：
from PIL import Image img = Image.open("2.png") # 读取图片 out = img.resize((30,30)) # 等比例缩放为30*30像素 out.save("2.png") # 保存图片（覆盖原图）
2、批处理：
/* 目录结构
E:\data_eg\lip_train:
----------folder1：
--------pic1.png
--------pic2.png
--------pic3.png
----------folder2：
--------pic1.png
--------pic2.png
--------pic3.png
--------pic4.png
--------pic5.png
----------folder3：
--------pic1.png
--------pic2.png
*/
import os
from PIL import Image
path_target = "E:\data_eg\lip_train" # liptrain路径下是文件夹，文件夹下是多张图片
path_list=os.walk(path_target) # 使用Os.walk()方法，遍历所有路径，文件
# filenames 保存所有图片名的 list
# root 保存二级目录
for root, dirs, filenames in path_list:
for filename in filenames: # 遍历包含 所有文件名 的list
file_path = os.path.join(root,filename) # 合成得到每个图片的 绝对路径
print(file_path) # 打印 绝对路径 至屏幕
img = Image.open(file_path) # 打开 此绝对路径 的图片
out = img.resize((30,30)) # 等比例缩放至 30*30 像素
#out = img.convert('L') # 转换为灰度图像
out.save(file_path) # 保存，覆盖原图片
到此这篇关于python批处理将图片进行放大的文章就介绍到这了,更多相关python批处理图片放大内容请搜索脚本宝典以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本宝典！
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