使用Python批量改变图像尺寸

本文将介绍如何使用Python编程语言批量改变图像的尺寸。通过本文的学习，你将了解到如何使用Python的图像处理库对多个图像进行自动化的尺寸修改操作。

一、安装必要的库

在开始编写代码之前，我们需要安装几个 Python 图像处理库：

pip install python-opencv
pip install Pillow

以上两个库分别是 OpenCV 和 Pillow。OpenCV 是一个广泛应用于计算机视觉任务的库，而 Pillow 是一个处理图像的 Python 库。

二、读取并修改图像尺寸

首先，我们需要导入所需的库：

import os
import cv2
from PIL import Image

然后，我们可以使用以下代码读取并调整单个图像的尺寸：

def resize_image(image_path, new_size):
    image = cv2.imread(image_path)
    image = cv2.resize(image, new_size)
    return image

上述代码中，resize_image 函数接受两个参数：image_path 表示图像的文件路径，new_size 表示新的尺寸。函数首先使用 cv2.imread 函数读取图像，然后使用 cv2.resize 函数调整图像尺寸，并返回修改后的图像。

三、批量修改图像尺寸

接下来，我们将编写一个函数来批量修改图像尺寸：

def batch_resize_images(input_dir, output_dir, new_size):
    for file_name in os.listdir(input_dir):
        if file_name.endswith('.jpg') or file_name.endswith('.png'):
            image_path = os.path.join(input_dir, file_name)
            output_path = os.path.join(output_dir, file_name)
            resized_image = resize_image(image_path, new_size)
            cv2.imwrite(output_path, resized_image)

上述代码中，batch_resize_images 函数接受三个参数：input_dir 表示输入图像所在的文件夹路径，output_dir 表示输出图像的文件夹路径，new_size 表示新的尺寸。函数首先使用 os.listdir 函数获取输入文件夹下的所有文件名，然后遍历每个文件名，判断其是否以 ‘.jpg’ 或 ‘.png’ 结尾。如果是图像文件，则构建输入图像路径和输出图像路径，并调用 resize_image 函数进行图像尺寸修改，并使用 cv2.imwrite 函数将修改后的图像保存到输出路径。

四、运行批量修改图像尺寸的代码

最后，我们可以调用上述函数来运行批量修改图像尺寸的代码：

input_dir = 'input_images'
output_dir = 'output_images'
new_size = (500, 500)

batch_resize_images(input_dir, output_dir, new_size)

上述代码中，我们将输入图像所在的文件夹路径设置为 ‘input_images’，输出图像的文件夹路径设置为 ‘output_images’，新的尺寸设置为 (500, 500)。调用 batch_resize_images 函数后，程序将读取输入文件夹中的所有图像，并修改它们的尺寸为指定的大小，并将修改后的图像保存到输出文件夹中。

五、总结

通过本文的学习，我们学会了使用 Python 编程语言批量修改图像尺寸的方法。我们了解到如何安装必要的库，并编写了相应的代码来读取和修改图像尺寸。最后，我们调用批量修改图像尺寸的函数，并成功完成了图像尺寸的自动化修改。

希望本文能够对你有所帮助，谢谢阅读！