Python如何批量读取本地图片

介绍

在使用Python进行图像处理或机器学习任务时，我们通常需要将大量的本地图片加载到内存中进行处理。本文将介绍如何使用Python批量读取本地图片，以及如何使用常见的图像处理库进行简单的图像处理操作。

准备工作

在开始之前，我们需要安装以下两个Python库：

  • Pillow：一个用于图像处理的库，提供了读取、写入和处理图像的功能。
  • os：Python的内置库，用于与操作系统进行交互，包括访问文件和目录。

你可以使用以下命令安装这两个库：

pip install pillow

批量读取本地图片

首先，我们需要将需要批量读取的图片放置在一个文件夹中，例如images文件夹。

我们可以使用os库中的listdir函数列出指定文件夹中的所有文件名，然后根据文件名构建文件的完整路径。然后，使用Pillow库中的open函数打开图片文件，读取图像数据。

下面是一个示例代码，演示如何批量读取本地图片：

from PIL import Image
import os

# 图片文件夹路径
image_folder = "images"

# 批量读取本地图片
def read_images(image_folder):
    images = []
    for filename in os.listdir(image_folder):
        if filename.endswith(".jpg") or filename.endswith(".png"):
            # 构建文件的完整路径
            image_path = os.path.join(image_folder, filename)
            # 打开图片文件，读取图像数据
            image = Image.open(image_path)
            images.append(image)
    return images

# 调用函数读取本地图片
images = read_images(image_folder)

图像处理操作

一旦将本地图片读取到内存中，我们可以使用Pillow库提供的丰富的图像处理功能对图像进行操作。

下面是一些常见的图像处理操作示例：

  • 调整图像大小：使用resize函数调整图像的大小。可以指定目标宽度和高度，也可以指定缩放比例。
# 调整图像大小为指定的宽度和高度
resized_image = image.resize((width, height))

# 调整图像大小为指定的缩放比例
resized_image = image.resize((int(image.width * scale), int(image.height * scale)))
  • 转换图像格式：使用convert函数将图像转换为其他格式，例如JPEG、PNG等。
# 将图像转换为JPEG格式
jpeg_image = image.convert("JPEG")

# 将图像转换为PNG格式
png_image = image.convert("PNG")
  • 裁剪图像：使用crop函数裁剪图像。可以指定裁剪区域的左上角和右下角坐标，也可以指定裁剪区域的宽度和高度。
# 裁剪图像为指定区域
cropped_image = image.crop((x1, y1, x2, y2))

# 裁剪图像为指定的宽度和高度
cropped_image = image.crop((x, y, x + width, y + height))
  • 旋转图像：使用rotate函数旋转图像。可以指定旋转角度，也可以使用transpose函数进行翻转操作。
# 顺时针旋转图像
rotated_image = image.rotate(angle)

# 水平翻转图像
flipped_image = image.transpose(Image.FLIP_LEFT_RIGHT)

# 垂直翻转图像
flipped_image = image.transpose(Image.FLIP_TOP_BOTTOM)

总结

本文介绍了如何使用Python批量读取本地图片，并使用Pillow库进行简单的图像处理操作。通过使用os库列举文件夹中的文件名，并结合Pillow库的函数，我们可以轻松地读取和处理大量的本地图片。

状态图

stateDiagram
    [*] --> 读取图片
    读取图片 --> 图像处理
    图像处理 --> [*]