【脚本工具库】批量下采样图像(附源码)

在图像处理领域,我们经常需要对大批量图像进行下采样操作,以便减小图像的尺寸和文件大小,这对于节省存储空间和提高处理速度非常有帮助。手动操作不仅耗时,而且容易出错。为了解决这个问题,我们可以编写一个Python脚本,使用PIL库来自动化这个过程。本文将详细介绍如何编写一个批量下采样图像的脚本。

准备工作

在开始之前,请确保你的系统上已经安装了Python环境,并且安装了PIL(Python Imaging Library)库。可以使用以下命令安装PIL库:

bash 复制代码
pip install pillow
脚本源码

以下是完整的Python脚本源码,该脚本可以将指定文件夹中的图像按比例下采样,并保存到目标文件夹中。

python 复制代码
from PIL import Image
import os

# 下采样比例设置
scale = 1.0 / 8  # 下采样的倍数
source_path = r"E:\label2"  # 源图像文件夹路径
result_path = r"E:\label3"  # 结果图像文件夹路径

# 确保结果文件夹存在
if not os.path.exists(result_path):
    os.makedirs(result_path)

# 获取源文件夹中的所有图像文件,并按文件名排序
files = os.listdir(source_path)
files.sort(key=lambda x: int(x.split('.')[0]), reverse=False)

cnt = 1  # 用于结果文件命名的计数器

# 批量下采样并保存图像
for file in files:
    img = Image.open(os.path.join(source_path, file))
    if img.mode == "P":
        img = img.convert('RGB')
    width = int(img.size[0] * scale)
    height = int(img.size[1] * scale)
    img_resize = img.resize((width, height), Image.LANCZOS)
    img_resize.save(os.path.join(result_path, "%05d.png" % cnt))
    cnt += 1

print("批量下采样完成!")
使用说明
  1. 修改source_path为源图像文件夹的路径,result_path为目标文件夹的路径。
  2. 设置下采样比例scale,例如1.0 / 8表示将图像尺寸缩小至原来的1/8。
  3. 运行脚本,程序会将源文件夹中的所有图像按比例下采样,并按顺序保存到目标文件夹中。
  4. 每个下采样后的图像文件命名格式为00001.png, 00002.png,依次类推。
总结

这个脚本可以帮助你轻松地批量下采样图像,节省了大量的时间和精力。希望这个教程对你有所帮助。如果你有任何问题或建议,欢迎在评论区留言讨论。

感谢阅读!

相关推荐
美酒没故事°8 小时前
Open WebUI安装指南。搭建自己的自托管 AI 平台
人工智能·windows·ai
云烟成雨TD8 小时前
Spring AI Alibaba 1.x 系列【6】ReactAgent 同步执行 & 流式执行
java·人工智能·spring
Csvn8 小时前
🌟 LangChain 30 天保姆级教程 · Day 13|OutputParser 进阶!让 AI 输出自动转为结构化对象,并支持自动重试!
python·langchain
简简单单做算法8 小时前
基于GA遗传优化的Transformer-LSTM网络模型的时间序列预测算法matlab性能仿真
深度学习·matlab·lstm·transformer·时间序列预测·ga遗传优化·电池剩余寿命预测
AI攻城狮8 小时前
用 Obsidian CLI + LLM 构建本地 RAG:让你的笔记真正「活」起来
人工智能·云原生·aigc
鸿乃江边鸟8 小时前
Nanobot 从onboard启动命令来看个人助理Agent的实现
人工智能·ai
lpfasd1238 小时前
基于Cloudflare生态的应用部署与开发全解
人工智能·agent·cloudflare
俞凡8 小时前
DevOps 2.0:智能体如何接管故障修复和基础设施维护
人工智能
comedate9 小时前
[OpenClaw] GLM 5 关于电影 - 人工智能 - 的思考
人工智能·电影评价
财迅通Ai9 小时前
6000万吨产能承压 卫星化学迎来战略窗口期
大数据·人工智能·物联网·卫星化学