数据处理常用脚本
转换图像格式为JPG
以下脚本将指定目录中的所有支持格式的图片文件（如PNG、BMP等）转换为JPG格式，并删除原始文件：
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import os
import imghdr
from PIL import Image
def convert_images_to_jpg(directory):
# 使用os.scandir()可以提高目录遍历效率
for entry in os.scandir(directory):
if entry.is_file():
file_path = entry.path
try:
# 使用imghdr检查文件类型，避免无效文件
if imghdr.what(file_path):
with Image.open(file_path) as img:
# 如果文件已经是JPEG格式，跳过转换
if img.format.lower() != 'jpeg':
# 生成新的文件名，替换扩展名为.jpg
new_filename = os.path.splitext(entry.name)[0] + '.jpg'
new_file_path = os.path.join(directory, new_filename)
# 转换并保存为jpg格式
img.convert('RGB').save(new_file_path, 'JPEG')
print(f"Converted {entry.name} to {new_filename}")
# 删除原始文件
if file_path != new_file_path:
os.remove(file_path)
print(f"Deleted original file {entry.name}")
else:
print(f"Skipping already JPEG file: {entry.name}")
else:
print(f"Skipping non-image file: {entry.name}")
except Exception as e:
print(f"Error converting {entry.name}: {e}")
if __name__ == '__main__':
# 使用示例
input_dir = r'path/to/your/directory' # 替换为你的目录路径
convert_images_to_jpg(input_dir)
批量重命名文件
以下脚本通过传入新的文件前缀和目标目录，自动为目录下的所有文件按指定格式重命名：
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import os
def rename_files_in_directory(directory, new_filename):
# 获取目录下所有文件
files = os.listdir(directory)
# 如果目录为空，直接退出
if not files:
print("No files to rename.")
return
# 遍历文件并重命名
for index, file in enumerate(files, start=1):
# 构造新文件名
file_ext = os.path.splitext(file)[1] # 获取文件扩展名
new_name = f'{new_filename}_{index:04d}{file_ext}'
# 获取旧文件路径和新文件路径
old_path = os.path.join(directory, file)
new_path = os.path.join(directory, new_name)
try:
# 重命名文件
os.rename(old_path, new_path)
print(f'Renamed {file} to {new_name}')
except Exception as e:
print(f"Error renaming {file}: {e}")
print("文件重命名完成")
if __name__ == '__main__':
# 设置目标目录路径
input_dir = r'path/to/your/directory' # 替换为你的目录路径
new_filename = "new"
rename_files_in_directory(input_dir, new_filename)
提取图像中的主体部分
以下脚本通过提取图像中的前若干个最大轮廓，并将对应区域裁剪出来保存为带透明背景的 PNG 图像：
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import cv2
import numpy as np
import os
def process_image(image_path, num_contours=2, output_dir="output"):
try:
# 读取图像
image_bgr = cv2.imread(image_path)
if image_bgr is None:
raise ValueError(f"无法读取图像：{image_path}")
# 转换为灰度图
gray = cv2.cvtColor(image_bgr, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 应用阈值操作来二值化图像
_, thresh = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU)
# 查找图像中的轮廓
contours, _ = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
# 按照轮廓面积排序
contours = sorted(contours, key=cv2.contourArea, reverse=True)
# 确保输出目录存在
os.makedirs(output_dir, exist_ok=True)
for i in range(min(num_contours, len(contours))):
contour = contours[i]
# 创建一个与原图相同大小的黑色掩码
mask = np.zeros_like(image_bgr, dtype=np.uint8)
# 绘制当前轮廓的白色区域
cv2.drawContours(mask, [contour], -1, (255, 255, 255), thickness=cv2.FILLED)
# 计算轮廓的外接矩形
x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour)
# 从原图中裁剪出外接矩形区域
cropped_image = image_bgr[y:y + h, x:x + w]
# 将裁剪图像转换为 BGRA（增加 Alpha 通道）
cropped_image_rgba = cv2.cvtColor(cropped_image, cv2.COLOR_BGR2BGRA)
# 创建掩码，设置 Alpha 通道为 0（透明），并直接应用掩码
alpha_channel = mask[y:y + h, x:x + w][:, :, 0] # 获取掩码的 Alpha 通道
cropped_image_rgba[:, :, 3] = alpha_channel # 更新 Alpha 通道
# 保存裁剪的图像
output_filename = os.path.join(output_dir, f"contour_{i + 1}.png")
cv2.imwrite(output_filename, cropped_image_rgba)
print(f"保存轮廓 {i + 1} 的图像为 {output_filename}")
except Exception as e:
print(f"处理图像时发生错误: {e}")
if __name__ == '__main__':
# 使用示例
image_path = r'path/to/your/image' # 替换为你的图像路径
save_dir = r'output' # 指定保存目录
num_contours = 2
process_image(image_path, num_contours, save_dir)
压缩图片质量
此脚本用于根据指定的压缩质量将指定图像文件压缩，并将压缩后的图片保存为新的JPG文件：
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import os
from PIL import Image
def compress_image(image_path, quality=70):
# 检查文件是否存在
if not os.path.exists(image_path):
print("File does not exist.")
return
# 获取文件扩展名
file_ext = os.path.splitext(image_path)[1].lower()
# 只处理图片文件
if file_ext not in ['.jpg', '.jpeg', '.png']:
print("Not a valid image file.")
return
try:
# 打开图像文件
with Image.open(image_path) as img:
# 如果是PNG文件，将其转换为RGB模式后保存为JPG格式
if file_ext == '.png':
img = img.convert('RGB')
# 设置新文件路径，转换为JPG格式
directory = os.path.dirname(image_path)
file_name = os.path.basename(image_path)
new_file_name = f"compressed_{os.path.splitext(file_name)[0]}.jpg"
new_path = os.path.join(directory, new_file_name)
else:
# 如果是JPG或JPEG文件，直接使用原始路径
directory = os.path.dirname(image_path)
file_name = os.path.basename(image_path)
new_path = os.path.join(directory, f"compressed_{file_name}")
# 保存压缩后的图片，设置质量
img.save(new_path, 'JPEG', quality=quality)
print(f'Compressed image saved as {new_path}')
except Exception as e:
print(f"Error compressing {image_path}: {e}")
print("图片压缩完成")
if __name__ == '__main__':
# 设置目标图像路径
image_path = r'path/to/your/image.jpg' # 替换为你的图片路径
compress_quality = 70 # 设置压缩质量，范围是1-100，默认70
compress_image(image_path, compress_quality)
浙公网安备 33010602011771号