python如何循环遍历文件中的图片

Python如何循环遍历文件中的图片
要在Python中循环遍历文件夹中的图片，可以使用os和PIL库。os.listdir()、os.path.join()、PIL.Image.open()是关键函数。下面是详细步骤：

使用os.listdir()获取文件夹中所有文件的列表；
使用os.path.join()构建文件路径；
使用PIL.Image.open()打开图片文件。
接下来，我们详细描述如何使用这些方法。

一、导入所需库

在使用这些方法之前，我们需要导入必要的库。主要使用os和PIL（Python Imaging Library，也称为Pillow）。

import os
from PIL import Image

二、指定文件夹路径

首先要指定存放图片的文件夹路径。假设图片存放在路径为"path/to/images"的文件夹中：

folder_path = "path/to/images"

三、获取文件列表

使用os.listdir()获取文件夹中的所有文件名：

file_list = os.listdir(folder_path)

四、循环遍历文件

使用for循环遍历文件列表，并使用os.path.join()构建完整的文件路径：

for filename in file_list:
    file_path = os.path.join(folder_path, filename)
    # 确保文件是图片
    try:
        with Image.open(file_path) as img:
            # 在这里进行图片处理
            print(f"Processing {filename}")
    except IOError:
        print(f"{filename} is not an image file")

五、图片处理

在循环中，可以对每张图片进行相应的处理，例如显示图片、保存图片或进行图像处理操作。

示例：显示图片

for filename in file_list:
    file_path = os.path.join(folder_path, filename)
    try:
        with Image.open(file_path) as img:
            img.show()
    except IOError:
        print(f"{filename} is not an image file")

示例：调整图片大小并保存

output_folder = "path/to/output"
if not os.path.exists(output_folder):
    os.makedirs(output_folder)
for filename in file_list:
    file_path = os.path.join(folder_path, filename)
    try:
        with Image.open(file_path) as img:
            img_resized = img.resize((800, 800))  # 调整图片大小
            output_path = os.path.join(output_folder, filename)
            img_resized.save(output_path)
            print(f"Saved resized image to {output_path}")
    except IOError:
        print(f"{filename} is not an image file")

六、处理特定类型的图片

如果只想处理特定类型的图片，如JPEG或PNG，可以在循环中添加条件判断：

for filename in file_list:
    if filename.lower().endswith(('.jpg', '.jpeg', '.png')):
        file_path = os.path.join(folder_path, filename)
        try:
            with Image.open(file_path) as img:
                # 在这里进行图片处理
                print(f"Processing {filename}")
        except IOError:
            print(f"{filename} is not an image file")

七、处理子文件夹中的图片

如果文件夹中还有子文件夹，并且需要遍历子文件夹中的图片，可以使用os.walk()：

for root, dirs, files in os.walk(folder_path):
    for filename in files:
        if filename.lower().endswith(('.jpg', '.jpeg', '.png')):
            file_path = os.path.join(root, filename)
            try:
                with Image.open(file_path) as img:
                    # 在这里进行图片处理
                    print(f"Processing {filename}")
            except IOError:
                print(f"{filename} is not an image file")

八、批量处理图片的实际应用

批量处理图片在实际应用中非常有用，例如批量调整图片大小、转换格式、添加水印等。以下是一些具体的应用示例：

批量转换图片格式

output_folder = "path/to/output"
if not os.path.exists(output_folder):
    os.makedirs(output_folder)
for filename in file_list:
    if filename.lower().endswith('.png'):
        file_path = os.path.join(folder_path, filename)
        try:
            with Image.open(file_path) as img:
                output_path = os.path.join(output_folder, f"{os.path.splitext(filename)[0]}.jpg")
                img.convert("RGB").save(output_path, "JPEG")
                print(f"Converted {filename} to JPEG and saved to {output_path}")
        except IOError:
            print(f"{filename} is not an image file")

批量添加水印

from PIL import ImageDraw, ImageFont
watermark_text = "Sample Watermark"
font = ImageFont.truetype("arial.ttf", 36)
for filename in file_list:
    if filename.lower().endswith(('.jpg', '.jpeg', '.png')):
        file_path = os.path.join(folder_path, filename)
        try:
            with Image.open(file_path) as img:
                draw = ImageDraw.Draw(img)
                width, height = img.size
                text_width, text_height = draw.textsize(watermark_text, font)
                text_position = (width - text_width - 10, height - text_height - 10)
                draw.text(text_position, watermark_text, font=font, fill=(255, 255, 255, 128))
                output_path = os.path.join(output_folder, filename)
                img.save(output_path)
                print(f"Added watermark to {filename} and saved to {output_path}")
        except IOError:
            print(f"{filename} is not an image file")

九、提高代码效率

在批量处理大量图片时，代码的效率非常重要。以下是一些提高代码效率的建议：

并行处理：使用多线程或多进程并行处理图片，可以显著提高处理速度。可以使用concurrent.futures模块实现并行处理。

import concurrent.futures
def process_image(filename):
    file_path = os.path.join(folder_path, filename)
    try:
        with Image.open(file_path) as img:
            # 在这里进行图片处理
            print(f"Processing {filename}")
    except IOError:
        print(f"{filename} is not an image file")
with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor() as executor:
    executor.map(process_image, file_list)

减少磁盘I/O：尽量减少磁盘读写次数，例如在处理过程中一次性读取所有图片，处理完后再一次性写入磁盘。
优化图片处理操作：使用高效的图片处理算法和库，例如OpenCV，它在处理大批量图片时比PIL更高效。

十、总结

通过本文的介绍，我们详细讨论了如何在Python中循环遍历文件夹中的图片，并对图片进行处理。我们介绍了使用os和PIL库的基本方法，并提供了实际应用中的一些示例，如批量调整图片大小、转换格式、添加水印等。此外，我们还讨论了如何处理特定类型的图片、遍历子文件夹中的图片以及提高代码效率的方法。通过这些方法和技巧，您可以轻松地实现批量处理图片的需求。