PIL(Python Imaging Library)
安装:`pip install pillow`
使用示例:
from PIL import Image
import glob
image_dir = '/path/to/images'
image_files = glob.glob(image_dir + '/*.jpg') 根据需要修改图片格式
images = []
for file in image_files:
image = Image.open(file)
images.append(image)
处理图片...
OpenCV
安装:`pip install opencv-python`
使用示例:
import cv2
import glob
image_dir = '/path/to/images'
image_files = glob.glob(image_dir + '/*.jpg') 根据需要修改图片格式
images = []
for file in image_files:
image = cv2.imread(file)
images.append(image)
处理图片...
多进程处理
使用`multiprocessing`库可以进一步提高处理速度。
使用示例:
from multiprocessing import Pool
import os
import glob
def get_image_paths(folder):
return glob.glob(os.path.join(folder, '*.png')) 根据需要修改图片格式
def create_read_img(filename):
im = cv2.imread(filename)
进行图片处理,例如旋转
img_rotated = cv2.rotate(im, 90)
保存处理后的图片
cv2.imwrite('rotated_' + filename, img_rotated)
if __name__ == '__main__':
image_folder = '/path/to/images'
image_files = get_image_paths(image_folder)
with Pool() as p:
p.map(create_read_img, image_files)
选择哪个库取决于你的具体需求,例如处理速度、图像处理功能等。PIL和OpenCV都是功能强大的图像处理库,可以完成大部分图像处理任务。如果你需要并行处理以提高效率,可以考虑使用`multiprocessing`库