Python如何调用文件夹内图片

Python调用文件夹内图片的方法有多种，包括使用os模块、glob模块以及第三方库如Pillow和OpenCV等。这些方法各有特点和适用场景，比如os模块和glob模块适合文件操作，Pillow和OpenCV适合图像处理。下面将详细介绍这些方法的具体使用方式。

一、使用os模块

os模块是Python的标准库之一，提供了非常多的操作系统接口函数。通过os模块，我们可以很方便地遍历文件夹中的所有文件。

1.1、遍历文件夹中的图片

首先，我们可以使用os.listdir()函数列出文件夹中的所有文件，然后通过文件扩展名来筛选出图片文件。

import os
def get_images_from_folder(folder_path):
    images = []
    for file_name in os.listdir(folder_path):
        if file_name.endswith(('.png', '.jpg', '.jpeg', '.gif', '.bmp')):
            images.append(os.path.join(folder_path, file_name))
    return images
folder_path = 'path_to_your_folder'
images = get_images_from_folder(folder_path)
print(images)

在这个例子中，我们首先列出指定文件夹中的所有文件，然后通过判断文件的扩展名来筛选出图片文件，并将它们的完整路径添加到一个列表中。

二、使用glob模块

glob模块提供了更强大的文件模式匹配功能，特别适合用于查找符合特定模式的文件。

2.1、使用glob匹配图片文件

我们可以使用glob.glob()函数匹配文件夹中的图片文件。

import glob
def get_images_from_folder(folder_path):
    images = []
    for ext in ('*.png', '*.jpg', '*.jpeg', '*.gif', '*.bmp'):
        images.extend(glob.glob(os.path.join(folder_path, ext)))
    return images
folder_path = 'path_to_your_folder'
images = get_images_from_folder(folder_path)
print(images)

在这个例子中，我们使用glob.glob()函数匹配文件夹中的图片文件，可以使用多个模式进行匹配，然后将所有匹配的文件路径添加到一个列表中。

三、使用Pillow库

Pillow是Python的一个图像处理库，可以方便地进行图像的读取、处理和保存等操作。

3.1、读取文件夹中的图片

我们可以使用Pillow库的Image模块来读取文件夹中的图片。

from PIL import Image
import os
def open_images_from_folder(folder_path):
    images = []
    for file_name in os.listdir(folder_path):
        if file_name.endswith(('.png', '.jpg', '.jpeg', '.gif', '.bmp')):
            img_path = os.path.join(folder_path, file_name)
            img = Image.open(img_path)
            images.append(img)
    return images
folder_path = 'path_to_your_folder'
images = open_images_from_folder(folder_path)
for img in images:
    img.show()

在这个例子中，我们使用Pillow库的Image.open()函数读取图片文件，并将它们添加到一个列表中。

四、使用OpenCV库

OpenCV是一个强大的计算机视觉库，广泛应用于图像处理和计算机视觉领域。

4.1、读取文件夹中的图片

我们可以使用OpenCV库的cv2模块来读取文件夹中的图片。

import cv2
import os
def open_images_from_folder(folder_path):
    images = []
    for file_name in os.listdir(folder_path):
        if file_name.endswith(('.png', '.jpg', '.jpeg', '.gif', '.bmp')):
            img_path = os.path.join(folder_path, file_name)
            img = cv2.imread(img_path)
            images.append(img)
    return images
folder_path = 'path_to_your_folder'
images = open_images_from_folder(folder_path)
for img in images:
    cv2.imshow('Image', img)
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()

在这个例子中，我们使用OpenCV库的cv2.imread()函数读取图片文件，并将它们添加到一个列表中。

五、总结

通过以上四种方法，我们可以方便地调用文件夹内的图片文件：

使用os模块，通过列出文件夹中的文件并筛选出图片文件。
使用glob模块，通过文件模式匹配来查找图片文件。
使用Pillow库，通过Image.open()函数读取图片文件。
使用OpenCV库，通过cv2.imread()函数读取图片文件。

每种方法都有其特点和适用场景，可以根据具体需求选择合适的方法。希望这些方法能够帮助你更好地处理文件夹中的图片文件。

相关问答FAQs：

如何在Python中读取文件夹内的所有图片？
在Python中，可以使用os模块结合PIL（Pillow）库来读取文件夹内的所有图片。首先，使用os.listdir()获取文件夹内的所有文件名，然后筛选出图片文件（通常以.jpg, .png等为后缀）。接着，使用PIL.Image.open()打开每个图片进行处理或显示。

Python调用图片时，需要注意哪些文件格式？
在处理图片时，常见的格式包括JPEG、PNG、GIF等。不同的库可能支持不同的格式，因此在调用图片时，确保所使用的库能够支持你要处理的文件格式。Pillow库支持多种格式，能够满足大部分需求。

如何在Python中批量处理文件夹内的图片？
可以使用循环结构遍历文件夹内的图片文件，并在每次迭代中对每张图片进行处理。结合os模块和PIL库，可以轻松实现批量操作，例如调整大小、转换格式或应用滤镜等。示例代码如下：

import os
from PIL import Image

folder_path = 'your_image_folder'
for filename in os.listdir(folder_path):
    if filename.endswith(('.jpg', '.png', '.jpeg')):
        img_path = os.path.join(folder_path, filename)
        img = Image.open(img_path)
        # 进行图片处理，如调整大小
        img = img.resize((100, 100))
        img.save(f'processed_{filename}')

通过这种方式，可以有效地管理和处理文件夹中的图片。