python opencv 批量改变图片的尺寸大小的方法

我目标文件夹下有一大批图片，我要把它转变为指定尺寸大小的图片，用pthon和opencv实现的

我目标文件夹下有一大批图片，我要把它转变为指定尺寸大小的图片，用pthon和opencv实现的。

以上为原图片。

import cv2
import os
# 按指定图像大小调整尺寸
def resize_image(image, height = 640, width = 480):
 top, bottom, left, right = (0,0,0,0)
 
 # 获取图片尺寸
 h, w, _ = image.shape
 
 # 对于长宽不等的图片，找到最长的一边
 longest_edge = max(h,w)
 
 # 计算短边需要增加多少像素宽度才能与长边等长(相当于padding，长边的padding为0，短边才会有padding)
 if h < longest_edge:
 dh = longest_edge - h
 top = dh // 2
 bottom = dh - top
 elif w < longest_edge:
 dw = longest_edge - w
 left = dw // 2
 right = dw - left
 else:
 pass # pass是空语句，是为了保持程序结构的完整性。pass不做任何事情，一般用做占位语句。
 
 # RGB颜色
 BLACK = [0,0,0]
 # 给图片增加padding，使图片长、宽相等
 # top, bottom, left, right分别是各个边界的宽度，cv2.BORDER_CONSTANT是一种border type，表示用相同的颜色填充
 constant = cv2.copyMakeBorder(image, top, bottom, left, right, cv2.BORDER_CONSTANT, value = BLACK)
 # 调整图像大小并返回图像，目的是减少计算量和内存占用，提升训练速度
 return cv2.resize(constant, (height, width))

def read__image(path_name):
 num = 0 
 for dir_image in os.listdir(path_name): # os.listdir() 方法用于返回指定的文件夹包含的文件或文件夹的名字的列表
 full_path = os.path.abspath(os.path.join(path_name,dir_image)) 
 
 if os.path.isdir(full_path): #如果是文件夹，继续递归调用
 read_training_data(full_path)
 else: #如果是文件了
 if dir_image.endswith('.JPG'):
 image = cv2.imread(full_path)
 image = resize_image(image)
 #将尺寸调整好的图片保存起来
 image_name = '%s%d.jpg' % ('resize_image',num) # 注意这里图片名一定要加上扩展名，否则后面imwrite的时候会报错 
 cv2.imwrite(image_name, image)
 num = num + 1

if __name__=='__main__':
 read__image('C:/Users/baideguo/dataset/JPEGImages/')

我把原图片大小为3024 x 4032转变为了640*480大小的图片

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持脚本之家。

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