import os
from PIL import Image
import glob
def convertjpg(jpgfile,outdir,width=200,height=500):
    img=Image.open(jpgfile)
    new_img=img.resize((width,height),Image.BILINEAR)   
    new_img.save(os.path.join(outdir,os.path.basename(jpgfile)))

for jpgfile in glob.glob(('/home/yangguide/Videos/images/*.png')):
    convertjpg(jpgfile,"/home/yangguide/Videos/image_2")

知識點

圖像庫PIL(Python Image Library)是python的第三方圖像處理庫，但是由于其強大的功能與眾多的使用人數(shù)，幾乎已經(jīng)被認為是python官方圖像處理庫了。

Image類是PIL中的核心類，你有很多種方式來對它進行初始化，比如從文件中加載一張圖像，處理其他形式的圖像，或者是從頭創(chuàng)造一張圖像等。

Image模塊操作的基本方法都包含于此模塊內(nèi)。如open、save、conver、show…等方法。

1.加載圖像，使用Image類的open()函數(shù)：

Image.open(jpgfile)

2.保存圖像，使用Image類的save()函數(shù)：

new_img.save(os.path.join(outdir,os.path.basename(jpgfile)))

3.os.path.basename()方法：

返回path最后的文件名, 如果path以’/'結(jié)尾，那么就會返回空值, 即os.path.split(path)的第二個元素。

示例：

>>> import os
>>> path = '/Users/beazley/Data/data.csv'
>>> os.path.basename(path) #Get the last component of the path
'data.csv'

4.img.resize((width,height),Image.BILINEAR) ：

使用resize函數(shù)指定圖像的大小和質(zhì)量，第二個參數(shù)設置和含義如下圖：

在這里插入圖片描述

5.glob.glob()與glob.iglob()的用法：

glob.glob()可同時獲取所有的匹配路徑，而glob.iglob()一次只能獲取一個匹配路徑。

將不同尺寸的圖片和xml標簽縮放到統(tǒng)一尺寸，并重新命名存儲

分享一個比較實用的功能，改一下文件路徑和縮放尺寸即可適配成自己的。

適用于原來是不同尺寸的圖片，不好統(tǒng)一縮放的，只能放到一張統(tǒng)一大小的畫布里。

如果原來的圖片尺寸是一致的，請參考本人另一篇博客，自己找一下咯。

運行環(huán)境：python3.5+

需要安裝一下opencv，如果有anaconda，執(zhí)行conda install opencv-python

# *_* coding : UTF-8 *_*
# 開發(fā)人員   ：csu·pan-_-||
# 開發(fā)時間   ：2020/11/09 16:40
# 文件名稱   ：renameFile.py
# 開發(fā)工具   ：PyCharm
# 功能描述   ：將文件夾下的圖片全部縮放，裁減，并按新文件名存儲

import os
import cv2

path = 'E:/Projects/images'        # 原文件夾路徑
newpath = 'E:/Projects/newimages'  # 新文件夾路徑
files = os.listdir(path)           # 獲取文件名列表
for i, file in enumerate(files):   # 展開文件名的列表和索引
    if file.endswith('.jpg'):
        imgName = os.path.join(path, file)      # 獲取文件完整路徑
        img = cv2.imread(imgName)                 # 讀圖
        imgNew = cv2.resize(img, (1200, 1200))  # 縮放
        # imgNew = imgNew[60:552,:]             # 截取一部分區(qū)域
        newName = os.path.join(newpath, 'img_%03d'%(0+i)+'.jpg')  # 設置新的文件名
        print(newName)
        cv2.imwrite(newName,imgNew)             # 存儲按新文件名命令的圖片

后面來了新的需求，作為一個程序員，需求是永遠要去滿足的?？s放的同時，需要保持原有比例，全部設置到一張800 * 800的全黑畫布上面，即補零操作，又重新調(diào)整了代碼，其中的核心部分就是判斷圖像的長邊是否大于800，大于800則將800與長邊的比值設置為縮放比例，小于800則原圖大小不變。需要導入一個新庫numpy，conda install numpy：

# *_* coding : UTF-8 *_*
# 開發(fā)人員   ：csu·pan-_-||
# 開發(fā)時間   ：2020/11/09 18:15
# 文件名稱   ：renameFile.py
# 開發(fā)工具   ：PyCharm
# 功能描述   ：將文件夾下的圖片全部縮放(同時保持原有寬高比例),裁切，并按新文件名存儲

import os
import cv2
import numpy as np

path = r'E:\Projects\images'          # 原文件夾路徑
newpath = r'E:\Projects\newimages'    # 新文件夾路徑
files = os.listdir(path)              # 獲取文件名列表
c_w ,c_h = 800,800                    # 全黑畫布的大小

for i, file in enumerate(files):
    img_zeros = np.zeros((c_w, c_h, 3), np.uint8) # 創(chuàng)建全黑的圖像
    if file.endswith('.jpg'):
        imgName = os.path.join(path, file)        # 獲取文件完整路徑
        img = cv2.imread(imgName)                 # 讀圖
        h, w , _ = img.shape                      # 獲取圖像寬高
        # 縮放圖像，寬高大于800的按長邊等比例縮放，小于800的保持原圖像大?。?
        if max(w,h) > c_w:
            ratio = c_w / max(w,h)
            imgcrop = cv2.resize(img, (round(w * ratio) , round(h * ratio)))
            # 將裁切后的圖像復制進全黑圖像里
            img_zeros[0:round(h * ratio), 0:round(w * ratio)] = imgcrop
        else:
            img_zeros[0:h, 0:w] = img
        # imgNew = imgNew[60:552,:]               # 截取一部分
        # 設置新的文件名：
        newName = os.path.join(newpath, 'img_%03d'%(0+i)+'.jpg')
        print(newName)
        cv2.imwrite(newName,img_zeros)            # 存儲按新文件名命令的圖片

如下所示，下面兩張(test1.jpg、test2.jpg)是原圖，上面兩張(img_001.jpg、img_002.jpg)是統(tǒng)一調(diào)整到800 * 800后的，保持了原有的寬高比，沿左上角鋪在黑色畫布上。

裁切圖片示意

你以為結(jié)束了嗎？并沒有！又來了新的需求，程序員永遠都有活干，最好干到不要失業(yè)O(∩_∩)O哈哈~ 想多了。

言歸正傳，標注的xml文件需要同步修改，于是把代碼調(diào)整了一下：

# *_* coding : UTF-8 *_*
# 開發(fā)人員   ：csu·pan-_-||
# 開發(fā)時間   ：2020/11/09 18:15
# 文件名稱   ：renameFile.py
# 開發(fā)工具   ：PyCharm
# 功能描述   ：將文件夾下的圖片全部縮放(同時保持原有寬高比例),裁切，并按新文件名存儲
#             同時調(diào)整xml里的坐標信息

import os
import cv2
import numpy as np
import xml.etree.ElementTree as ET

path = r'C:\Users\Administrator\Desktop\test'          # 原文件夾路徑
newpath = r'C:\Users\Administrator\Desktop\newtest'    # 新文件夾路徑
c_w ,c_h = 800,800                    # 全黑畫布的大小

def edit_xml(xml_file,ratio,i):
    """
    修改xml文件
    :param xml_file:xml文件的路徑
    :return:
    """
    all_xml_file = os.path.join(path, xml_file)
    tree = ET.parse(all_xml_file)
    objs = tree.findall('object')
    for ix, obj in enumerate(objs):
        type = obj.find('type').text
        if type == 'bndbox':
            obj_bnd = obj.find('bndbox')
            obj_xmin = obj_bnd.find('xmin')
            obj_ymin = obj_bnd.find('ymin')
            obj_xmax = obj_bnd.find('xmax')
            obj_ymax = obj_bnd.find('ymax')
            xmin = float(obj_xmin.text)
            ymin = float(obj_ymin.text)
            xmax = float(obj_xmax.text)
            ymax = float(obj_ymax.text)
            obj_xmin.text = str(round(xmin * ratio))
            obj_ymin.text = str(round(ymin * ratio))
            obj_xmax.text = str(round(xmax * ratio))
            obj_ymax.text = str(round(ymax * ratio))

        elif type == 'robndbox':
            obj_bnd = obj.find('robndbox')
            obj_cx = obj_bnd.find('cx')
            obj_cy = obj_bnd.find('cy')
            obj_w = obj_bnd.find('w')
            obj_h = obj_bnd.find('h')
            obj_angle = obj_bnd.find('angle')
            cx = float(obj_cx.text)
            cy = float(obj_cy.text)
            w = float(obj_w.text)
            h = float(obj_h.text)
            obj_cx.text = str(cx * ratio)
            obj_cy.text = str(cy * ratio)
            obj_w.text = str(w * ratio)
            obj_h.text = str(h * ratio)

    newfile = os.path.join(newpath, '%05d'%(0+i)+'.xml')
    tree.write(newfile, method='xml', encoding='utf-8')  # 更新xml文件

if __name__ == '__main__':
    files = os.listdir(path)              # 獲取文件名列表
    for i, file in enumerate(files):
        img_zeros = np.zeros((c_w, c_h, 3), np.uint8)  # 創(chuàng)建全黑的圖像
        if file.endswith('.jpg'):
            imgName = os.path.join(path, file)         # 獲取文件完整路徑
            xml_file = file.replace('.jpg','.xml')
            img = cv2.imread(imgName)                  # 讀圖
            h, w , _ = img.shape                       # 獲取圖像寬高
            # 縮放圖像，寬高大于800的按長邊等比例縮放，小于800的保持原圖像大?。?
            if max(w,h) > c_w:
                ratio = c_w / max(w,h)
                imgcrop = cv2.resize(img, (round(w * ratio) , round(h * ratio)))
                # 將裁切后的圖像復制進全黑圖像里
                img_zeros[0:round(h * ratio), 0:round(w * ratio)] = imgcrop
                edit_xml(xml_file, ratio, i)
            else:
                img_zeros[0:h, 0:w] = img
                edit_xml(xml_file, 1, i)

            # 設置新的文件名：
            newName = os.path.join(newpath, '%05d'%(0+i)+'.jpg')
            print(newName)
            cv2.imwrite(newName,img_zeros)            # 存儲按新文件名命令的圖片