【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
m4Rk_4 小时前
【论文阅读】Agent 记忆机制(83):Inside Out——用可演化 PersonaTree 构建 Agent 的核心长期记忆
论文阅读·人工智能·学习·开源·github
运行时异常4 小时前
【WMS 仓储系统集成 AI Agent 实战】第 8 讲(终篇):生产部署与并发安全——Semaphore 放进 Flux.defer 的坑,压测抓了一晚上
人工智能·安全
杨杨杨大侠4 小时前
Jev、Kev、Laya:决策模型怎么选,什么时候需要微调?
人工智能·python·agent
代码方舟4 小时前
零信任架构实战:基于天远人企关联构建自动化供应链金融网关
运维·人工智能·架构·自动化
虹科网络安全4 小时前
“顶会”看安全(十八):超越越狱:揭示由能力边界模糊引发的 LLM 应用安全风险
人工智能·安全
LOVE️YOU4 小时前
Python 在定义函数时,究竟定义的是什么?
python
Maiko Star4 小时前
* LangChain 提示词模板详解:ChatPromptTemplate 的使用与高级特性
java·人工智能·langchain
段一凡-华北理工大学4 小时前
大模型应用开发 100 天:Python + LLM 从入门到精通 day26~Prompt 调试与优化——A/B 测试与效果评估
windows·python·大模型·prompt·智能体·提示词工程·高炉智能化
Minecraft红客4 小时前
以撒的结合
python·游戏·电脑·娱乐
鬓戈4 小时前
Rust 语言与 AI 应用生态调研及学习路径
人工智能·学习·rust