京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
小编最近在网上下载了一批素材图片需要批量裁剪,这可难住小编了,一张张来做的话,那可得弄到猴年马月了。这时有小伙伴给推荐了一款神器:OpenCV。据说小伙伴说,他们做图像处理,经常会需要大批量的修改图片尺寸来做训练样本时,用的就是OpenCV。好了,废话不多说,一起与小编来看如何用OpenCV来实现图片的批量裁剪吧。
一、让我们先来了解一下什么是OpenCV
1.OpenCV全称为:Open Source Computer Vision Library,是一个跨平台的计算机视觉库。由英特尔公司发起并参与开发的,以BSD许可证授权发行,可以在商业和研究领域中免费使用。OpenCV能够用作开发实时的图像处理、计算机视觉以及模式识别程序。简单来说,OpenCV就是一个库,是一个SDK,一个开发包,解压后直接用就可以。
2.安装OpenCV
(1)OpenCV安装前需要依赖numpy,因此我们先需要安装numpy
在cmd命令行中输入
pip install numpy
然后再在cmd命令行中输入
pip3 install opencv-python
(2) 到OpenCV官网下载。
这里用的是windows,下载Win pack版本。
之后再进行解压安装。
配置环境变量,通过计算机——属性——高级系统设置——环境变量,在path添加自己的OpenCV安装文件,添加完成后点击确定即可。
二、OpenCV实现批量裁剪图片
import cv2
import os
def cutimage(dir,suffix):
for root,dirs,files in os.walk(dir):
for file in files:
filepath = os.path.join(root, file)
filesuffix = os.path.splitext(filepath)[1][1:]
if filesuffix in suffix: #遍历找到指定后缀的文件名["jpg",png]等
image = cv2.imread(file) #opencv剪切图片
#cv2.imshow(file,image)
dim =(242,200) #指定尺寸w*h
resized =cv2.resize(image,dim,interpolation = cv2.INTER_AREA) #这里采用的插值法是INTER_LINEAR
#cv2.imshow("resize:%s"%file,resized)
cv2.imwrite("../cv/%s"%file,resized) #保存文件
cv2.waitKey(0) #退出
suffix = ["jpg"]
dir = '.'
cutimage(dir,suffix)
其中一些值可以根据自己需要进行更改,比如保存路径或者保存名称之类的。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在神经网络模型搭建中,“最后一层是否添加激活函数”是新手常困惑的关键问题——有人照搬中间层的ReLU激活,导致回归任务输出异 ...
2025-12-05在机器学习落地过程中,“模型准确率高但不可解释”“面对数据噪声就失效”是两大核心痛点——金融风控模型若无法解释决策依据, ...
2025-12-05在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力模型中,“指标计算”是基础技能,而“指标体系搭建”则是区分新手与资深分析 ...
2025-12-05在回归分析的结果解读中,R方(决定系数)是衡量模型拟合效果的核心指标——它代表因变量的变异中能被自变量解释的比例,取值通 ...
2025-12-04在城市规划、物流配送、文旅分析等场景中,经纬度热力图是解读空间数据的核心工具——它能将零散的GPS坐标(如外卖订单地址、景 ...
2025-12-04在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的指标体系中,“通用指标”与“场景指标”并非相互割裂的两个部分,而是支撑业务分 ...
2025-12-04每到“双十一”,电商平台的销售额会迎来爆发式增长;每逢冬季,北方的天然气消耗量会显著上升;每月的10号左右,工资发放会带动 ...
2025-12-03随着数字化转型的深入,企业面临的数据量呈指数级增长——电商的用户行为日志、物联网的传感器数据、社交平台的图文视频等,这些 ...
2025-12-03在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作体系中,“指标”是贯穿始终的核心载体——从“销售额环比增长15%”的业务结论 ...
2025-12-03在神经网络训练中,损失函数的数值变化常被视为模型训练效果的“核心仪表盘”——初学者盯着屏幕上不断下降的损失值满心欢喜,却 ...
2025-12-02在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“用部分数据推断整体情况”是高频需求——从10万条订单样本中判断全 ...
2025-12-02在数据预处理的纲量统一环节,标准化是消除量纲影响的核心手段——它将不同量级的特征(如“用户年龄”“消费金额”)转化为同一 ...
2025-12-02在数据驱动决策成为企业核心竞争力的今天,A/B测试已从“可选优化工具”升级为“必选验证体系”。它通过控制变量法构建“平行实 ...
2025-12-01在时间序列预测任务中,LSTM(长短期记忆网络)凭借对时序依赖关系的捕捉能力成为主流模型。但很多开发者在实操中会遇到困惑:用 ...
2025-12-01引言:数据时代的“透视镜”与“掘金者” 在数字经济浪潮下,数据已成为企业决策的核心资产,而CDA数据分析师正是挖掘数据价值的 ...
2025-12-01数据分析师的日常,常始于一堆“毫无章法”的数据点:电商后台导出的零散订单记录、APP埋点收集的无序用户行为日志、传感器实时 ...
2025-11-28在MySQL数据库运维中,“query end”是查询执行生命周期的收尾阶段,理论上耗时极短——主要完成结果集封装、资源释放、事务状态 ...
2025-11-28在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工具包中,透视分析方法是处理表结构数据的“瑞士军刀”——无需复杂代码,仅通过 ...
2025-11-28在统计分析中,数据的分布形态是决定“用什么方法分析、信什么结果”的底层逻辑——它如同数据的“性格”,直接影响着描述统计的 ...
2025-11-27在电商订单查询、用户信息导出等业务场景中,技术人员常面临一个选择:是一次性查询500条数据,还是分5次每次查询100条?这个问 ...
2025-11-27