在python中如何读取文件夹的图片大小

在Python中，读取文件夹中的图片大小可以通过使用os模块来遍历文件夹、PIL（Python Imaging Library）或其扩展Pillow来读取图片的尺寸。 这些工具结合起来可以非常高效地读取文件夹中的图片，并提取每张图片的大小信息。这里我们详细探讨如何实现这一目标，并提供相关的代码示例。

一、导入必要的库

在进行图片大小读取之前，我们需要导入必要的库。os模块用于文件夹遍历，PIL或Pillow用于图片处理。

import os

from PIL import Image

二、遍历文件夹

我们首先需要获取文件夹中所有的图片文件。这可以通过os模块的os.listdir方法来实现。

def get_images_from_folder(folder_path):

    return [f for f in os.listdir(folder_path) if os.path.isfile(os.path.join(folder_path, f))]

三、读取图片大小

使用PIL或Pillow库，我们可以读取每个图片文件的尺寸信息。具体来说，可以使用Pillow库的Image类来打开图片并获取其尺寸。

def get_image_size(image_path):

    with Image.open(image_path) as img:
        return img.size

四、整合代码

将上述步骤整合在一起，我们可以实现一个函数来读取文件夹中的所有图片，并输出它们的尺寸。

def read_image_sizes_from_folder(folder_path):

    image_files = get_images_from_folder(folder_path)
    image_sizes = {}
    for image_file in image_files:
        image_path = os.path.join(folder_path, image_file)
        image_sizes[image_file] = get_image_size(image_path)
    return image_sizes

五、示例代码

完整的示例代码如下：

import os

from PIL import Image
def get_images_from_folder(folder_path):
    return [f for f in os.listdir(folder_path) if os.path.isfile(os.path.join(folder_path, f))]
def get_image_size(image_path):
    with Image.open(image_path) as img:
        return img.size
def read_image_sizes_from_folder(folder_path):
    image_files = get_images_from_folder(folder_path)
    image_sizes = {}
    for image_file in image_files:
        image_path = os.path.join(folder_path, image_file)
        image_sizes[image_file] = get_image_size(image_path)
    return image_sizes
Example usage:
folder_path = 'path/to/your/folder'
image_sizes = read_image_sizes_from_folder(folder_path)
for image_name, size in image_sizes.items():
    print(f'Image: {image_name}, Size: {size}')

六、处理文件夹中的非图片文件

在实际应用中，文件夹中可能包含非图片文件。我们可以通过扩展名来过滤出图片文件。

def get_images_from_folder(folder_path):

    valid_extensions = ('.jpg', '.jpeg', '.png', '.bmp', '.gif')
    return [f for f in os.listdir(folder_path) if f.endswith(valid_extensions) and os.path.isfile(os.path.join(folder_path, f))]

七、处理异常情况

在处理图片文件时，有可能遇到一些异常情况，如文件损坏或无法打开。我们可以通过添加异常处理代码来提高代码的鲁棒性。

def get_image_size(image_path):

    try:
        with Image.open(image_path) as img:
            return img.size
    except Exception as e:
        print(f'Error reading {image_path}: {e}')
        return None

八、优化代码性能

在处理大量图片时，代码性能可能成为一个问题。我们可以通过多线程或多进程来提高代码执行速度。这里使用concurrent.futures模块实现多线程处理。

import concurrent.futures

def read_image_sizes_from_folder(folder_path):
    image_files = get_images_from_folder(folder_path)
    image_sizes = {}
    def process_image(image_file):
        image_path = os.path.join(folder_path, image_file)
        size = get_image_size(image_path)
        return image_file, size
    with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor() as executor:
        results = executor.map(process_image, image_files)
    for image_file, size in results:
        image_sizes[image_file] = size
    return image_sizes

九、总结

通过使用os模块遍历文件夹、Pillow库读取图片大小，并结合异常处理和多线程优化技术，我们可以高效地读取文件夹中的图片大小。 这种方法不仅适用于小规模的图片处理任务，也能在大规模图片处理任务中表现出色。希望本文所提供的详细代码示例和优化建议对您有所帮助。

十、进一步扩展

在实际应用中，您可能需要进一步扩展此功能，如将图片大小信息保存到数据库或CSV文件中，或进行更复杂的图片处理任务。以下是一个将图片大小信息保存到CSV文件的示例：

import csv

def save_image_sizes_to_csv(image_sizes, csv_path):
    with open(csv_path, 'w', newline='') as csvfile:
        writer = csv.writer(csvfile)
        writer.writerow(['Image Name', 'Width', 'Height'])
        for image_name, size in image_sizes.items():
            if size:
                writer.writerow([image_name, size[0], size[1]])
Example usage:
csv_path = 'image_sizes.csv'
save_image_sizes_to_csv(image_sizes, csv_path)

通过这种方式，您可以将图片大小信息持久化存储，以便后续分析和处理。

相关问答FAQs：

如何在Python中获取特定文件夹内所有图片的大小？
在Python中，可以使用os库结合PIL（Python Imaging Library）或Pillow库来读取文件夹内所有图片的大小。首先，使用os.listdir()获取文件夹中的所有文件名，然后通过Pillow的Image模块打开每个图片，利用size属性获取其宽度和高度。以下是一个基本示例代码：

import os
from PIL import Image

folder_path = 'your_folder_path_here'
for filename in os.listdir(folder_path):
    if filename.endswith(('.png', '.jpg', '.jpeg', '.gif')):
        img_path = os.path.join(folder_path, filename)
        with Image.open(img_path) as img:
            print(f"{filename}: {img.size}")

使用Python读取图片文件大小时，有什么常见的错误需要避免？
在读取图片文件大小时，常见的错误包括文件路径不正确、文件类型不支持或文件损坏。确保提供的路径是正确的，并使用合适的文件扩展名过滤。此外，使用try-except块来捕获打开文件时可能出现的异常，从而提高代码的健壮性。

读取图片大小的过程中，如何处理不同格式的图片文件？
不同格式的图片文件（如PNG、JPEG、GIF等）在读取时可能会有不同的处理方式。使用Pillow库可以方便地处理多种格式，因为它可以自动识别并处理大多数常见图像格式。在代码中，不需要对每种格式进行特殊处理，只需在打开图片时使用相同的方式即可。

我可以如何优化读取文件夹中大量图片的大小？
为了优化读取大量图片的过程，可以考虑使用多线程或异步处理。使用concurrent.futures模块的ThreadPoolExecutor可以让你并行处理多个图片，从而提高效率。此外，确保只读取需要的图片格式，避免不必要的文件处理，以进一步提升性能。