一、问题描述

常常会遇到已有的图片大小不符合我们的需求，需要对图片进行resize，opencv有一个cv2.resize（）函数可以对图片进行缩放，而在图片数量庞大的前提下，只能使用批处理，本文记录的代码功能是多图片的批处理缩放

二、代码

import cv2
import os
# 按指定图像大小调整尺寸
def resize_image(image, height=1280, width=720):
    top, bottom, left, right = (0, 0, 0, 0)
    # 获取图片尺寸
    h, w, _ = image.shape
    print(h)
    print(w)
    # 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__image(full_path)
        else:  # 如果是文件了
            if dir_image.endswith('.JPG'):
                image = cv2.imread(full_path)
                #image = resize_image(image)
                image = cv2.resize(image, (1280,720))
                # 将尺寸调整好的图片保存起来
                image_name = r'D:\jsgf\pine\data\VOCdevkit317_406_407_720p\images\val/%s' % ( dir_image)  # 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(r'D:\jsgf\pine\data\VOCdevkit317_406_407_720p\images\val')

python常用代码

【图像】使用opencv批量缩放图片

一、问题描述

二、代码