本人新寫(xiě)的3個(gè)pyhton腳本。

（1）單張圖片的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整個(gè)文件夾里的圖片：

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)

注意點(diǎn)：服務(wù)器性能所限，要將500*500數(shù)據(jù)集resize到256*256。上面只是初步處理，實(shí)際上要訓(xùn)練出高質(zhì)量的模型以上的方式并不嚴(yán)謹(jǐn)，應(yīng)當(dāng)按比例resize，這樣的好處是圖片不會(huì)變形。

(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)

本來(lái)我的計(jì)劃是按照比例resize圖片，因?yàn)閳D片不可能正好是正方形的，所以想在不足256*256時(shí)用空白填充（這句話來(lái)自FCN的原文），后來(lái)有小伙伴說(shuō)其實(shí)fcn可以接收任意尺寸大小的圖片，用空白填充可能還會(huì)引入噪聲，所以目前工作只做到這里。

關(guān)于python的圖像處理庫(kù)，PIL下面的鏈接給出了參考。在后續(xù)的制作數(shù)據(jù)集的過(guò)程中應(yīng)該會(huì)有用武之地。

參考文章：?http://blog.csdn.net/yupu56/article/details/50471119?

轉(zhuǎn)載于:https://www.cnblogs.com/xuanxufeng/p/6283101.html

與50位技術(shù)專家面對(duì)面20年技術(shù)見(jiàn)證，附贈(zèng)技術(shù)全景圖

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的深度学习voc数据集图片resize的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

如果覺(jué)得生活随笔網(wǎng)站內(nèi)容還不錯(cuò)，歡迎將生活随笔推薦給好友。