python图像的批量处理怎么实现

这篇文章主要介绍了python图像的批量处理怎么实现的相关知识，内容详细易懂，操作简单快捷，具有一定借鉴价值，相信大家阅读完这篇Python图像的批量处理怎么实现文章都会有所收获，下面我们一起来看看吧。

图片集合函数

skimage.io.ImageCollection(load_pattern,load_func=None)

这个函数是放在io模块内的，带两个参数，第一个参数load_pattern, 表示图片组的路径，可以是一个str字符串。第二个参数load_func是一个回调函数，我们对图片进行批量处理就可以通过这个回调函数实现。回调函数默认为imread(),即默认这个函数是批量读取图片。

先看一个例子：

import skimage.io as iofrom skimage import data_dirstr=data_dir + '/*.png'coll = io.ImageCollection(str)print(len(coll))

显示结果为25, 说明系统自带了25张png的示例图片，这些图片都读取了出来，放在图片集合coll里。如果我们想显示其中一张图片，则可以在后加上一行代码：

io.imshow(coll[10])

显示为：

批量读取

如果一个文件夹里，我们既存放了一些jpg格式的图片，又存放了一些png格式的图片，现在想把它们全部读取出来，该怎么做呢?

import skimage.io as iofrom skimage import data_dirstr='d:/pic/*.jpg:d:/pic/*.png'coll = io.ImageCollection(str)print(len(coll))

注意这个地方'd:/pic/*.jpg:d:/pic/*.png' ，是两个字符串合在一起的，

第一个是'd:/pic/*.jpg',

第二个是'd:/pic/*.png' ，

合在一起后，中间用冒号来隔开，这样就可以把d:/pic/文件夹下的jpg和png格式的图片都读取出来。

如果还想读取存放在其它地方的图片，也可以一并加进去，只是中间同样用冒号来隔开。

io.ImageCollection()这个函数省略第二个参数，就是批量读取。如果我们不是想批量读取，而是其它批量操作，如批量转换为灰度图，那又该怎么做呢？

批量转换为灰度图

那就需要先定义一个函数，然后将这个函数作为第二个参数，如：

from skimage import data_dir,io,colordef convert_gray(f):    rgb=io.imread(f)    return color.rgb2gray(rgb)str=data_dir+'/*.png'coll = io.ImageCollection(str,load_func=convert_gray)io.imshow(coll[10])

这种批量操作对视频处理是极其有用的，因为视频就是一系列的图片组合

from skimage import data_dir,io,colorclass AVILoader:    video_file = 'myvideo.avi'    def __call__(self, frame):        return video_read(self.video_file, frame)avi_load = AVILoader()frames = range(0, 1000, 10) # 0, 10, 20, ...ic =io.ImageCollection(frames, load_func=avi_load)

这段代码的意思，就是将myvideo.avi这个视频中每隔10帧的图片读取出来，放在图片集合中。

得到图片集合以后，我们还可以将这些图片连接起来，构成一个维度更高的数组，连接图片的函数为：

skimage.io.concatenate_images(ic)

带一个参数，就是以上的图片集合，如：

from skimage import data_dir,io,colorcoll = io.ImageCollection('d:/pic/*.jpg')mat=io.concatenate_images(coll)

使用concatenate_images(ic)函数的前提是读取的这些图片尺寸必须一致，否则会出错。我们看看图片连接前后的维度变化：

from skimage import data_dir,io,colorcoll = io.ImageCollection('d:/pic/*.jpg')print(len(coll))      #连接的图片数量print(coll[0].shape)   #连接前的图片尺寸，所有的都一样mat=io.concatenate_images(coll)print(mat.shape)  #连接后的数组尺寸

显示结果：

2
(870, 580, 3)
(2, 870, 580, 3)

可以看到，将2个3维数组，连接成了一个4维数组

如果我们对图片进行批量操作后，想把操作后的结果保存起来，也是可以办到的。

批量保存

例：把系统自带的所有png示例图片，全部转换成256*256的jpg格式灰度图，保存在d:/data/文件夹下

改变图片的大小，我们可以使用tranfORM模块的resize()函数，后续会讲到这个模块。

from skimage import data_dir,io,transform,colorimport numpy as npdef convert_gray(f):     rgb=io.imread(f)    #依次读取rgb图片     gray=color.rgb2gray(rgb)   #将rgb图片转换成灰度图     dst=transform.resize(gray,(256,256))  #将灰度图片大小转换为256*256     return dststr=data_dir+'/*.png'coll = io.ImageCollection(str,load_func=convert_gray)for i in range(len(coll)):    io.imsave('d:/data/'+np.str(i)+'.jpg',coll[i])  #循环保存图片

 结果：

关于“python图像的批量处理怎么实现”这篇文章的内容就介绍到这里，感谢各位的阅读！相信大家对“python图像的批量处理怎么实现”知识都有一定的了解，大家如果还想学习更多知识，欢迎关注编程网Python频道。