批量更改图像尺寸统一大小import osfrom pil import imageimport globdef convertjpg(jpgfile,outdir,width=200,height=500): img=image.open(jpgfile) new_img=img.resize((width,height),image.bilinear) new_img.save(os.path.join(outdir,os.path.basename(jpgfile)))for jpgfile in glob.glob(('/home/yangguide/videos/images/*.png')): convertjpg(jpgfile,"/home/yangguide/videos/image_2")
知识点图像库pil(python image library)是python的第三方图像处理库，但是由于其强大的功能与众多的使用人数，几乎已经被认为是python官方图像处理库了。
image类是pil中的核心类，你有很多种方式来对它进行初始化，比如从文件中加载一张图像，处理其他形式的图像，或者是从头创造一张图像等。
image模块操作的基本方法都包含于此模块内。如open、save、conver、show…等方法。
1.加载图像，使用image类的open()函数：
image.open(jpgfile)
2.保存图像，使用image类的save()函数：
new_img.save(os.path.join(outdir,os.path.basename(jpgfile)))
3.os.path.basename()方法：
返回path最后的文件名, 如果path以’/'结尾，那么就会返回空值, 即os.path.split(path)的第二个元素。
示例：
>>> import os>>> path = '/users/beazley/data/data.csv'>>> os.path.basename(path) #get the last component of the path'data.csv'
4.img.resize((width,height),image.bilinear) ：
使用resize函数指定图像的大小和质量，第二个参数设置和含义如下图：
5.glob.glob()与glob.iglob()的用法：
glob.glob()可同时获取所有的匹配路径，而glob.iglob()一次只能获取一个匹配路径。
将不同尺寸的图片和xml标签缩放到统一尺寸，并重新命名存储分享一个比较实用的功能，改一下文件路径和缩放尺寸即可适配成自己的。
适用于原来是不同尺寸的图片，不好统一缩放的，只能放到一张统一大小的画布里。
如果原来的图片尺寸是一致的，请参考本人另一篇博客，自己找一下咯。
运行环境：python3.5+
需要安装一下opencv，如果有anaconda，执行conda install opencv-python
# *_* coding : utf-8 *_*# 开发人员 ：csu·pan-_-||# 开发时间 ：2020/11/09 16:40# 文件名称 ：renamefile.py# 开发工具 ：pycharm# 功能描述 ：将文件夹下的图片全部缩放，裁减，并按新文件名存储import osimport cv2path = 'e:/projects/images' # 原文件夹路径newpath = 'e:/projects/newimages' # 新文件夹路径files = os.listdir(path) # 获取文件名列表for i, file in enumerate(files): # 展开文件名的列表和索引 if file.endswith('.jpg'): imgname = os.path.join(path, file) # 获取文件完整路径 img = cv2.imread(imgname) # 读图 imgnew = cv2.resize(img, (1200, 1200)) # 缩放 # imgnew = imgnew[60:552,:] # 截取一部分区域 newname = os.path.join(newpath, 'img_%03d'%(0+i)+'.jpg') # 设置新的文件名 print(newname) cv2.imwrite(newname,imgnew) # 存储按新文件名命令的图片
后面来了新的需求，作为一个程序员，需求是永远要去满足的。缩放的同时，需要保持原有比例，全部设置到一张800 * 800的全黑画布上面，即补零操作，又重新调整了代码，其中的核心部分就是判断图像的长边是否大于800，大于800则将800与长边的比值设置为缩放比例，小于800则原图大小不变。需要导入一个新库numpy，conda install numpy：
# *_* coding : utf-8 *_*# 开发人员 ：csu·pan-_-||# 开发时间 ：2020/11/09 18:15# 文件名称 ：renamefile.py# 开发工具 ：pycharm# 功能描述 ：将文件夹下的图片全部缩放(同时保持原有宽高比例),裁切，并按新文件名存储import osimport cv2import numpy as nppath = r'e:\projects\images' # 原文件夹路径newpath = r'e:\projects\newimages' # 新文件夹路径files = os.listdir(path) # 获取文件名列表c_w ,c_h = 800,800 # 全黑画布的大小for i, file in enumerate(files): img_zeros = np.zeros((c_w, c_h, 3), np.uint8) # 创建全黑的图像 if file.endswith('.jpg'): imgname = os.path.join(path, file) # 获取文件完整路径 img = cv2.imread(imgname) # 读图 h, w , _ = img.shape # 获取图像宽高 # 缩放图像，宽高大于800的按长边等比例缩放，小于800的保持原图像大小： if max(w,h) > c_w: ratio = c_w / max(w,h) imgcrop = cv2.resize(img, (round(w * ratio) , round(h * ratio))) # 将裁切后的图像复制进全黑图像里 img_zeros[0:round(h * ratio), 0:round(w * ratio)] = imgcrop else: img_zeros[0:h, 0:w] = img # imgnew = imgnew[60:552,:] # 截取一部分 # 设置新的文件名： newname = os.path.join(newpath, 'img_%03d'%(0+i)+'.jpg') print(newname) cv2.imwrite(newname,img_zeros) # 存储按新文件名命令的图片
标注的xml文件需要同步修改，于是把代码调整了一下：
# *_* coding : utf-8 *_*# 开发人员 ：csu·pan-_-||# 开发时间 ：2020/11/09 18:15# 文件名称 ：renamefile.py# 开发工具 ：pycharm# 功能描述 ：将文件夹下的图片全部缩放(同时保持原有宽高比例),裁切，并按新文件名存储# 同时调整xml里的坐标信息import osimport cv2import numpy as npimport xml.etree.elementtree as etpath = r'c:\users\administrator\desktop\test' # 原文件夹路径newpath = r'c:\users\administrator\desktop\newtest' # 新文件夹路径c_w ,c_h = 800,800 # 全黑画布的大小def edit_xml(xml_file,ratio,i): """ 修改xml文件 :param xml_file:xml文件的路径 :return: """ all_xml_file = os.path.join(path, xml_file) tree = et.parse(all_xml_file) objs = tree.findall('object') for ix, obj in enumerate(objs): type = obj.find('type').text if type == 'bndbox': obj_bnd = obj.find('bndbox') obj_xmin = obj_bnd.find('xmin') obj_ymin = obj_bnd.find('ymin') obj_xmax = obj_bnd.find('xmax') obj_ymax = obj_bnd.find('ymax') xmin = float(obj_xmin.text) ymin = float(obj_ymin.text) xmax = float(obj_xmax.text) ymax = float(obj_ymax.text) obj_xmin.text = str(round(xmin * ratio)) obj_ymin.text = str(round(ymin * ratio)) obj_xmax.text = str(round(xmax * ratio)) obj_ymax.text = str(round(ymax * ratio)) elif type == 'robndbox': obj_bnd = obj.find('robndbox') obj_cx = obj_bnd.find('cx') obj_cy = obj_bnd.find('cy') obj_w = obj_bnd.find('w') obj_h = obj_bnd.find('h') obj_angle = obj_bnd.find('angle') cx = float(obj_cx.text) cy = float(obj_cy.text) w = float(obj_w.text) h = float(obj_h.text) obj_cx.text = str(cx * ratio) obj_cy.text = str(cy * ratio) obj_w.text = str(w * ratio) obj_h.text = str(h * ratio) newfile = os.path.join(newpath, '%05d'%(0+i)+'.xml') tree.write(newfile, method='xml', encoding='utf-8') # 更新xml文件if __name__ == '__main__': files = os.listdir(path) # 获取文件名列表 for i, file in enumerate(files): img_zeros = np.zeros((c_w, c_h, 3), np.uint8) # 创建全黑的图像 if file.endswith('.jpg'): imgname = os.path.join(path, file) # 获取文件完整路径 xml_file = file.replace('.jpg','.xml') img = cv2.imread(imgname) # 读图 h, w , _ = img.shape # 获取图像宽高 # 缩放图像，宽高大于800的按长边等比例缩放，小于800的保持原图像大小： if max(w,h) > c_w: ratio = c_w / max(w,h) imgcrop = cv2.resize(img, (round(w * ratio) , round(h * ratio))) # 将裁切后的图像复制进全黑图像里 img_zeros[0:round(h * ratio), 0:round(w * ratio)] = imgcrop edit_xml(xml_file, ratio, i) else: img_zeros[0:h, 0:w] = img edit_xml(xml_file, 1, i) # 设置新的文件名： newname = os.path.join(newpath, '%05d'%(0+i)+'.jpg') print(newname) cv2.imwrite(newname,img_zeros) # 存储按新文件名命令的图片
以上就是如何使用python批量修改图像大小，统一大小？的详细内容。