上一篇文章中,我们介绍了python实现图片处理和特征提取详解,这里我们再来看看Python通过OpenCV实现批量剪切图片,具体如下。
做图像处理需要大批量的修改图片尺寸来做训练样本,为此本程序借助opencv来实现大批量的剪切图片。
import cv2 import os def cutimage(dir,suffix): for root,dirs,files in os.walk(dir): for file in files: filepath = os.path.join(root, file) filesuffix = os.path.splitext(filepath)[1][1:] if filesuffix in suffix: #遍历找到指定后缀的文件名["jpg",png]等 image = cv2.imread(file) #opencv剪切图片 #cv2.imshow(file,image) dim =(242,200) #指定尺寸w*h resized =cv2.resize(image,dim,interpolation = cv2.INTER_AREA) #这里采用的插值法是INTER_LINEAR #cv2.imshow("resize:%s"%file,resized) cv2.imwrite("../cv/%s"%file,resized) #保存文件 cv2.waitKey(0) #退出 suffix = ["jpg"] dir = '.' cutimage(dir,suffix)
有一些值需要自己更改,比如保存路径和保存名称。
总结
以上就是本文关于python通过opencv实现批量剪切图片的全部内容,希望对大家有所帮助。感兴趣的朋友可以继续参阅本站:
python图像常规操作
python基础练习之几个简单的游戏
python实现人脸识别代码
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RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。
更新日志
2024年10月12日
2024年10月12日
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