项目五：批量上次图片

李炎恢 2023-01-12 14:41:47

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背景：某文件夹X下有若干张图片，对每一张图片进行处理，将处理后的图片保存至新的文件夹Y下。#include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp> #include <io...

Python：对图片批量进行重命名参考链接：https://www.cnblogs.com/znh8/p/11809737.html 将视频转化为图片，以帧的形式进行命名，如 0.jpg、1.jpg 、2.jpg、…、800.jpg的形式。但是因为只想要中间的一部分，比如 100-300.jpg的图片，然后再对其进行重新命名，且从0-200 这样即 0.jpg开始进行新的命名方式。 1、对单个文件夹下的所有图片进行重命名对文件夹下的图片进行重新命名： import os # 这种的只能处理一个

在Python中，批量压缩图片是一项相对直接且实用的任务，尤其适合需要处理大量图像数据的场合。Pillow库提供了一种简便的方式来达成这个目标，其强大的图像处理功能使得图片的压缩变得既简单又灵活。通过上述步骤的实现，我们不仅能够减少图片文件的大小，节省存储空间，还能保持图片的质量在一个可接受的范围内。该流程可以根据实际需求轻松调整，例如改变输出的图片格式、调整图片尺寸或者转换图片的颜色模式等。使用Python和Pillow库进行图片批量压缩，是一个效率高、成本低且易于实施的解决方案。以山河作礼。

Webpack的为前端项目中图片的批量引入提供了一种高效、便捷的解决方案。通过合理配置和使用，我们可以轻松管理大量图片资源，提高代码的可读性和可维护性。在实际项目中，开发者需要根据具体需求和项目结构，灵活运用这一功能，并注意其使用过程中的性能、动态路径和缓存等问题，以达到最佳的开发效果。随着前端技术的不断发展，的应用场景也将更加丰富多样，为前端开发带来更多的便利和可能性。

接上篇博客~（基于google colab）由于训练集图片和想要检测图片的尺寸不一致的问题，需要将欲检测图片切割，将切割后的小图分别预测再合成大图。这时候涉及到了批量检测图片的问题，查询很多方法大都复杂且不易实现，后参考博客实现了该功能，总结如下：首先切割图片，根据自己的需求写一个切割图片的脚本，并将切割后的图片保存在一个文件夹下。生成一个包含该文件夹下所有图片名字的txt文件。 # 这里我保存图片的路径为/mydrive/yolo/outimg !ls -R /mydrive/yolo/outi

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