Pythonを使って画像をバッチ処理する方法

Python を使用して写真をバッチ処理する方法

はじめに:
今日のソーシャル メディアとデジタル文化の時代において、写真は人々の日常生活に欠かせないものになっています。欠けている部分。ただし、場合によっては、サイズ変更、トリミング、回転など、多数の写真に対して同じ操作を実行する必要があります。これらの画像を手動で処理するのは非常に時間がかかり、退屈です。したがって、Python を使用して画像をバッチ処理すると、効率が大幅に向上します。この記事では、Python の Pillow ライブラリを使用して画像をバッチ処理する方法と、対応するコード例を紹介します。

ステップ 1: Pillow ライブラリをインストールする
始める前に、まず Pillow ライブラリをインストールする必要があります。コマンド ラインに次のコマンドを入力して、インストールを完了します。

pip install pillow

ステップ 2: 必要なライブラリとモジュールをインポートする
Python コードを作成する前に、必要なライブラリとモジュールをインポートする必要があります。コードに次の行を追加します。

from PIL import Image
import os

ステップ 3: 入力フォルダーと出力フォルダーのパスを設定する
バッチ処理の前に、入力フォルダーと出力フォルダーのパスを設定する必要があります。次の例では、入力フォルダーのパスが「input_folder」、出力フォルダーのパスが「output_folder」であると想定しています。必要に応じてこれらのパスを変更できます。

input_folder = 'path/to/input_folder'
output_folder = 'path/to/output_folder'

ステップ 4: 画像処理関数を作成する
メイン ループを作成する前に、まず画像を処理する関数を作成します。次の例は、画像のサイズを変更して出力フォルダーに保存する方法を示しています。

def process_image(input_path, output_path, width, height):
    image = Image.open(input_path)
    resized_image = image.resize((width, height))
    resized_image.save(output_path)

この関数では、まず Image.open() を使用して入力画像を開き、 # # を呼び出します。 #resize()画像のサイズを変更するメソッド。最後に、save() メソッドを使用して、処理された画像を指定された出力パスに保存します。

独自のニーズに応じて、トリミングや回転など、他の画像処理操作をこの関数に追加できます。

ステップ 5: 入力フォルダーを走査してバッチ処理する

これで、入力フォルダー内のすべての画像を走査し、各画像をバッチ処理するメイン ループを作成できます。次の例は、入力フォルダーを反復処理し、上記の画像処理関数を呼び出す方法を示しています。

for filename in os.listdir(input_folder):
    if filename.endswith('.jpg') or filename.endswith('.png'):
        input_path = os.path.join(input_folder, filename)
        output_path = os.path.join(output_folder, filename)
        process_image(input_path, output_path, 800, 600)

この例では、

os.listdir() 関数を使用してすべてのファイルを取得します。入力フォルダー ファイル名に を入力し、os.path.join() 関数を使用して、ファイル名とフォルダー パスを完全なファイル パスに連結します。

次に、

endswith() メソッドを使用して、ファイル名の拡張子が「.jpg」であるか「.png」であるかを確認し、これらの画像ファイルのみを処理できるようにします。

最後に、入力パス、出力パス、必要な画像サイズをパラメータとして渡して、上記の

process_image() 関数を呼び出します。この例では、画像サイズを 800x600 ピクセルに設定します。

要約:

Python の Pillow ライブラリを使用すると、画像を簡単にバッチ処理できます。この記事では、Pillow ライブラリを使用して画像のサイズを変更する方法の例を紹介し、完全なコード例を示します。これらのコードを拡張して、ニーズに応じて他の画像処理操作を追加できます。 Pythonを使って画像をバッチ処理して作業効率を向上させましょう！

上記は、Python を使用して画像をバッチ処理する方法の紹介です。個人プロジェクトでも商用アプリケーションでも、これらのヒントは時間とエネルギーを節約するのに役立ちます。この記事がお役に立てば幸いです。

参考:

Python Software Foundation (未確認)、Python Imaging Library (PIL)、https://pypi.org/project/Pillow/
• Python Software Foundation. (2021). Python Imaging Library Handbook. https://pillow.readthedocs.io/en/stable/handbook/index.html

以上がPythonを使って画像をバッチ処理する方法の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。