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Python如何调用文件夹内图片

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Python如何调用文件夹内图片

Python调用文件夹内图片的方法包括使用os模块读取文件夹、利用PIL库或OpenCV库加载图片、通过循环处理每张图片。首先，使用os模块可以方便地遍历文件夹内的文件，接着利用PIL库或OpenCV库加载并处理图片。

详细描述：使用os模块读取文件夹是调用文件夹内图片的第一步。os模块提供了丰富的文件和目录操作功能，可以通过os.listdir()函数列出指定目录下的所有文件和文件夹，再利用os.path.join()函数拼接目录和文件名形成完整路径。读取文件夹后，可以使用PIL库或OpenCV库加载图片。这两个库都提供了丰富的图像处理功能，适合不同的应用场景。

一、使用os模块读取文件夹

os模块是Python标准库的一部分，提供了与操作系统进行交互的功能，特别是在文件和目录操作方面非常强大。

1.1 os.listdir()函数

os.listdir()函数可以列出指定目录下的所有文件和文件夹。其用法如下：

import os


def list_files(directory):


    return os.listdir(directory)


示例


directory = 'path/to/your/folder'


files = list_files(directory)


print(files)

1.2 os.path.join()函数

os.path.join()函数用于拼接目录和文件名，形成完整路径。示例如下：

import os


def get_file_paths(directory):


    file_paths = []


    for file_name in os.listdir(directory):


        full_path = os.path.join(directory, file_name)


        file_paths.append(full_path)


    return file_paths


示例


directory = 'path/to/your/folder'


file_paths = get_file_paths(directory)


print(file_paths)

二、使用PIL库加载图片

PIL（Python Imaging Library）是一个强大的图像处理库，虽然PIL已不再更新，但其分支Pillow仍在积极维护和开发。Pillow可以方便地加载、处理和保存图片。

2.1 安装Pillow

首先，需要安装Pillow库：

pip install Pillow

2.2 使用Pillow加载图片

使用Pillow加载图片非常简单，示例如下：

from PIL import Image


def load_image(file_path):


    return Image.open(file_path)


示例


file_path = 'path/to/your/image.jpg'


image = load_image(file_path)


image.show()

2.3 批量加载图片

结合前面的os模块，可以批量加载文件夹内的图片：

from PIL import Image


import os


def load_images_from_folder(folder):


    images = []


    for filename in os.listdir(folder):


        img = Image.open(os.path.join(folder, filename))


        if img is not None:


            images.append(img)


    return images


示例


folder = 'path/to/your/folder'


images = load_images_from_folder(folder)


for img in images:


    img.show()

三、使用OpenCV库加载图片

OpenCV是一个开源计算机视觉库，功能非常强大，适用于需要更高性能和更多图像处理功能的应用。

3.1 安装OpenCV

首先，需要安装OpenCV库：

pip install opencv-python

3.2 使用OpenCV加载图片

使用OpenCV加载图片的方法如下：

import cv2


def load_image(file_path):


    return cv2.imread(file_path)


示例


file_path = 'path/to/your/image.jpg'


image = load_image(file_path)


cv2.imshow('Image', image)


cv2.waitKey(0)


cv2.destroyAllWindows()

3.3 批量加载图片

结合前面的os模块，可以批量加载文件夹内的图片：

import cv2


import os


def load_images_from_folder(folder):


    images = []


    for filename in os.listdir(folder):


        img = cv2.imread(os.path.join(folder, filename))


        if img is not None:


            images.append(img)


    return images


示例


folder = 'path/to/your/folder'


images = load_images_from_folder(folder)


for img in images:


    cv2.imshow('Image', img)


    cv2.waitKey(0)


cv2.destroyAllWindows()

四、批量处理图片

无论是使用Pillow还是OpenCV，都可以方便地对批量加载的图片进行处理。下面以Pillow为例，演示如何批量转换图片为灰度图：

from PIL import Image


import os


def convert_images_to_grayscale(folder):


    for filename in os.listdir(folder):


        img = Image.open(os.path.join(folder, filename))


        gray_img = img.convert('L')  # 转换为灰度图


        gray_img.save(os.path.join(folder, 'gray_' + filename))


示例


folder = 'path/to/your/folder'


convert_images_to_grayscale(folder)

对于OpenCV，可以使用cv2.cvtColor()函数进行相同的操作：

import cv2


import os


def convert_images_to_grayscale(folder):


    for filename in os.listdir(folder):


        img = cv2.imread(os.path.join(folder, filename))


        gray_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)


        cv2.imwrite(os.path.join(folder, 'gray_' + filename), gray_img)


示例


folder = 'path/to/your/folder'


convert_images_to_grayscale(folder)

五、总结

使用os模块读取文件夹、PIL库或OpenCV库加载图片、通过循环处理每张图片，这是Python调用文件夹内图片的基本流程。os模块提供了便捷的文件和目录操作功能，Pillow和OpenCV则提供了丰富的图像处理功能，适合不同的应用场景。通过这些工具，可以方便地实现批量加载和处理图片的功能。

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总之，Python强大的库和模块使得处理文件夹内的图片变得非常简单和高效。无论是简单的图像加载还是复杂的图像处理，都可以通过合理利用这些工具来实现。

相关问答FAQs：

1. 如何在Python中调用文件夹内的图片？

在Python中，你可以使用os模块来遍历文件夹，并使用PIL库（也称为Pillow库）来处理图片。以下是一个简单的代码示例：

import os
from PIL import Image

# 设置文件夹路径
folder_path = "/path/to/folder"

# 遍历文件夹内的所有文件
for filename in os.listdir(folder_path):
    # 检查文件是否为图片文件
    if filename.endswith(".jpg") or filename.endswith(".png"):
        # 构建图片文件的完整路径
        image_path = os.path.join(folder_path, filename)
        
        # 打开图片文件
        image = Image.open(image_path)
        
        # 进行你需要的图片处理操作
        # ...
        
        # 关闭图片文件
        image.close()

2. 如何将调用的图片进行缩放操作？

要对调用的图片进行缩放操作，你可以使用PIL库中的resize()方法。以下是一个示例代码：

import os
from PIL import Image

# 设置文件夹路径
folder_path = "/path/to/folder"

# 设置缩放后的尺寸
new_size = (800, 600)

# 遍历文件夹内的所有文件
for filename in os.listdir(folder_path):
    # 检查文件是否为图片文件
    if filename.endswith(".jpg") or filename.endswith(".png"):
        # 构建图片文件的完整路径
        image_path = os.path.join(folder_path, filename)
        
        # 打开图片文件
        image = Image.open(image_path)
        
        # 调整图片尺寸
        resized_image = image.resize(new_size)
        
        # 保存调整尺寸后的图片
        resized_image.save(image_path)
        
        # 关闭图片文件
        image.close()

3. 如何在Python中调用文件夹内的图片并进行批量处理？

如果你想对文件夹内的所有图片进行批量处理，你可以在遍历文件夹的过程中对每个图片进行所需的处理操作。以下是一个示例代码，展示如何对调用的图片进行灰度化处理：

import os
from PIL import Image

# 设置文件夹路径
folder_path = "/path/to/folder"

# 遍历文件夹内的所有文件
for filename in os.listdir(folder_path):
    # 检查文件是否为图片文件
    if filename.endswith(".jpg") or filename.endswith(".png"):
        # 构建图片文件的完整路径
        image_path = os.path.join(folder_path, filename)
        
        # 打开图片文件
        image = Image.open(image_path)
        
        # 将图片转换为灰度模式
        grayscale_image = image.convert("L")
        
        # 保存灰度化后的图片
        grayscale_image.save(image_path)
        
        # 关闭图片文件
        image.close()

希望以上解答能帮到你！如果有任何其他问题，请随时提问。

原创文章，作者：Edit2，如若转载，请注明出处：https://docs.pingcode.com/baike/914076

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