本人新写的3个pyhton脚本。
(1)单张图片的resize:
1 # coding = utf-8
2 import Image
3
4 def convert(width,height):
5 im = Image.open("C:\\workspace\\PythonLearn1\\test.jpg")
6 out = im.resize((width, height),Image.ANTIALIAS)
7 out.save("C:\\workspace\\PythonLearn1\\test.jpg")
8 if __name__ == '__main__':
9 convert(256,256)
(2)resize整个文件夹里的图片:
1 # coding = utf-8
2 import Image
3 import os
4
5 def convert(dir,width,height):
6 file_list = os.listdir(dir)
7 print(file_list)
8 for filename in file_list:
9 path = ''
10 path = dir+filename
11 im = Image.open(path)
12 out = im.resize((256,256),Image.ANTIALIAS)
13 print "%s has been resized!"%filename
14 out.save(path)
15
16 if __name__ == '__main__':
17 dir = raw_input('please input the operate dir:')
18 convert(dir,256,256)
注意点:服务器性能所限,要将500*500数据集resize到256*256。上面只是初步处理,实际上要训练出高质量的模型以上的方式并不严谨,应当按比例resize,这样的好处是图片不会变形。
(3)按比例resize
1 # coding = utf-8
2 import Image
3
4 def convert(width,height):
5 im = Image.open("C:\\workspace\\PythonLearn1\\test_1.jpg")
6 (x, y)= im.size
7 x_s = width
8 y_s = y * x_s / x
9 out = im.resize((x_s, y_s), Image.ANTIALIAS)
10 out.save("C:\\workspace\\PythonLearn1\\test_1_out.jpg")
11 if __name__ == '__main__':
12 convert(256,256)
本来我的计划是按照比例resize图片,因为图片不可能正好是正方形的,所以想在不足256*256时用空白填充(这句话来自FCN的原文),后来有小伙伴说其实fcn可以接收任意尺寸大小的图片,用空白填充可能还会引入噪声,所以目前工作只做到这里。
关于python的图像处理库,PIL下面的链接给出了参考。在后续的制作数据集的过程中应该会有用武之地。
参考文章: http://blog.csdn.net/yupu56/article/details/50471119