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python-批量调整指定目录下所有图片文件的大小

article 2025/2/27 5:32:43

前言：

在很多情况下我们都需要调整图片的大小到所需要的尺寸，比如在深度学习中批量调整图片大小可以使得数据预处理更加高效，如果图片过大，训练的时候会比较慢，而且占用内存空间，图片尺寸不一样的情况下，会对模型的训练产生一定的影响，导致模型训练的不稳定。批量调整图片大小还可以使得模型更加泛化，也可以一定程度上防止过拟合。

一、代码如下：

PIL也叫做Pillow，从PIL库中导入Image模块，这个模块提供了处理图像的功能。

from PIL import Image
import os

input_folder = '1'  #要调整的图片所在的文件夹名称
output_folder = '2' # 调整后的图片所放的文件夹名称
if not os.path.exists(output_folder):
    os.makedirs(output_folder)
new_size = (256, 256)  # 调整为256*256

for filename in os.listdir(input_folder):
    # Check if the file is an image
    if filename.endswith('.png') or filename.endswith('.jpg'):
        # Open the image and resize it
        img = Image.open(os.path.join(input_folder, filename))
        img = img.resize(new_size)

        # Save the resized image to the output folder
        new_filename = os.path.splitext(filename)[0] + '.png'
        img.save(os.path.join(output_folder, new_filename))

上述代码就实现了把文件名为“1”里的图片都调整为256*256的尺寸，并将调整后的图片保存在文件名“2”里面。

二、函数介绍

1. .resize()函数

Image 类提供的 resize() 方法能够实现任意缩小和放大图像。

resize() 函数的语法格式如下：

resize(size, resample=image.BICUBIC, box=None, reducing_gap=None)

size：元组 (width,height)，图片缩放后的尺寸；
resample：可选参数，指图像重采样滤波器，默认为 Image.BICUBIC；
box：对指定图片区域进行缩放，box 的参数值是长度为 4 的像素坐标元组，即 (左,上,右,下)。注意，被指定的区域必须在原图的范围内，如果超出范围就会报错。当不传该参数时，默认对整个原图进行缩放；
reducing_gap：可选参数，浮点参数值，用于优化图片的缩放效果，常用参数值有 3.0 和 5.0。

2.os.path.splitext()函数

os.path.splitext()函数是用于将文件路径分割成文件名和扩展名。

如：路径 '/path/to/picture1.jpg' 分割成文件名 '/path/to/picture1' 和扩展名 '.jpg'

 import os
    path = '/path/to/picture1.jpg'
    filename, suffix = os.path.splitext(path)
    print(filename)  # /path/to/picture1
    print(suffix)  # .jpg