使用python对图像批量水平变换和垂直变换

水平变换

python 复制代码
import os
import cv2

# 设置源文件夹路径
src_folder = r'C:\Users\TJ\Desktop\tmp\origin'

# 设置目标文件夹路径
dst_folder = r'C:\Users\TJ\Desktop\tmp\enhanced'

# 确保目标文件夹存在
if not os.path.exists(dst_folder):
    os.makedirs(dst_folder)

# 遍历源文件夹中的图像文件
for filename in os.listdir(src_folder):
    # 检查是否为图像文件
    if filename.endswith('.jpg') or filename.endswith('.png'):
        # 构造源图像路径
        src_path = os.path.join(src_folder, filename)

        # 读取图像
        img = cv2.imread(src_path)

        # 对图像进行水平翻转
        flipped_img = cv2.flip(img, 1)

        # 构造目标图像路径
        dst_path = os.path.join(dst_folder, 'horizontalflip_' + filename)

        # 保存翻转后的图像
        cv2.imwrite(dst_path, flipped_img)

        print(f'Saved flipped image: {dst_path}')

垂直变换

python 复制代码
import os
import cv2

# 设置源文件夹和目标文件夹路径
src_folder = r'C:\Users\TJ\Desktop\tmp\origin'
dst_folder = r'C:\Users\TJ\Desktop\tmp\enhanced'

# 创建目标文件夹(如果不存在)
os.makedirs(dst_folder, exist_ok=True)

# 遍历源文件夹中的图像文件
for filename in os.listdir(src_folder):
    # 检查是否为图像文件
    if filename.endswith(('.jpg', '.png', '.bmp')):
        # 构建源文件路径和目标文件路径
        src_path = os.path.join(src_folder, filename)

        # 读取图像
        img = cv2.imread(src_path)

        # 执行垂直变换
        flipped_img = cv2.flip(img, 0)  # 0表示垂直翻转
        dst_path = os.path.join(dst_folder, 'verticalflip_' + filename)

        # 将变换后的图像保存到目标文件夹
        cv2.imwrite(dst_path, flipped_img)
        print(f'Saved flipped image: {dst_path}')

需要根据实际情况替换路径

对于深度学习,若将图像进行变换,变换后的图像的标注文件也需要进行调整

python 复制代码
import os

# 指定原始标注文件所在目录
orig_annot_dir = r''
# 指定翻转后图像所在目录
flipped_img_dir = r''

for annot_file in os.listdir(orig_annot_dir):
    annot_path = os.path.join(orig_annot_dir, annot_file)

    # 读取原始标注文件
    with open(annot_path, 'r') as f:
        lines = f.readlines()

    new_lines = []
    for line in lines:
        components = line.strip().split()
        print(f"Line: {line}")
        print(f"Components: {components}")

        class_id = components[0]
        x_center = float(components[1])
        y_center = float(components[2])
        width = float(components[3])
        height = float(components[4])

        # 水平翻转 x 坐标
        x_center_new = 1 - x_center

        # 将新坐标写入新的标注行
        new_line = f"{class_id} {x_center_new:.6f} {y_center:.6f} {width:.6f} {height:.6f}\n"
        new_lines.append(new_line)

    # 将新标注写入文件
    img_name = os.path.splitext(annot_file)[0]
    new_annot_path = os.path.join(flipped_img_dir, f"{img_name}.txt")
    with open(new_annot_path, 'w') as f:
        f.writelines(new_lines)
python 复制代码
import os

# 指定原始标注文件所在目录
orig_annot_dir = r''
# 指定垂直翻转后图像所在目录
flipped_img_dir = r''

for annot_file in os.listdir(orig_annot_dir):
    annot_path = os.path.join(orig_annot_dir, annot_file)

    # 读取原始标注文件
    with open(annot_path, 'r') as f:
        lines = f.readlines()

    new_lines = []
    for line in lines:
        components = line.strip().split()
        class_id = components[0]
        x_center = float(components[1])
        y_center = float(components[2])
        width = float(components[3])
        height = float(components[4])

        # 垂直翻转 y 坐标
        y_center_new = 1 - y_center

        # 将新坐标写入新的标注行
        new_line = f"{class_id} {x_center:.6f} {y_center_new:.6f} {width:.6f} {height:.6f}\n"
        new_lines.append(new_line)

    # 将新标注写入文件
    img_name = os.path.splitext(annot_file)[0]
    new_annot_path = os.path.join(flipped_img_dir, f"{img_name}.txt")
    with open(new_annot_path, 'w') as f:
        f.writelines(new_lines)
相关推荐
Molecular_Chat5 分钟前
Biotin SNA 生物素偶联凝集素结合特异性、生物素标记效率定量表征研究
javascript·python
WILLF6 分钟前
Python vs JavaScript 异常处理对比
前端·python
问天_观心26 分钟前
python之uv库的学习
开发语言·python
vx-程序开发42 分钟前
django汽车租赁系统---附源码25360
java·javascript·spring boot·python·eclipse·django·php
笨鸟先飞,勤能补拙44 分钟前
AI Agent应用领域深度解析:从概念到落地的全维度审视
大数据·人工智能·python·物联网·安全·网络安全·github
北斗落凡尘1 小时前
LangGraph 入门实战(6)
python·langchain
大模型码小白1 小时前
AI安全前沿:AI大模型安全防护的前沿技术
java·网络·人工智能·python·深度学习·学习·安全
evans在进步1 小时前
LeetCode 34:在排序数组中查找元素的首尾位置——Java 两次二分查找详解
java·python·leetcode
海拥✘1 小时前
Python 实战:用 IPPEAK 代理 IP 构建稳定的公开数据采集链路
网络·python·tcp/ip
头茬韭菜2 小时前
第 4 篇:「Fluss + Flink 集成实战」—— Catalog、Source 与 Sink
大数据·python·flink·fluss