在 OpenCV 中,可以使用图像序列(例如 img_01.jpg
, img_02.jpg
,等等)进行处理。以下是一个示例代码,它展示了如何加载、处理和保存这些图像:
示例代码
import cv2
import os
# 设置文件夹路径和序列格式
folder_path = '你的文件夹路径' # 请替换为实际的文件夹路径
image_format = 'img_%02d.jpg' # 图像序列格式
# 假设我们要处理前10张图片
num_images = 10
for i in range(1, num_images + 1):
# 构建图像文件名
image_name = image_format % i
image_path = os.path.join(folder_path, image_name)
# 读取图像
img = cv2.imread(image_path)
if img is None:
print(f"无法读取图像: {image_path}")
continue
# 在这里可以添加对图像的处理操作,例如转换为灰度:
gray_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 保存处理后的图像,修改名称以区分原始和处理后的图片
output_image_name = f'processed_{image_name}'
output_image_path = os.path.join(folder_path, output_image_name)
cv2.imwrite(output_image_path, gray_img)
print(f'已处理并保存: {output_image_path}')
print('所有图像处理完成!')
使用说明
安装 OpenCV:确保你的计算机上已经安装了 OpenCV。如果没有,请运行以下命令进行安装:
pip install opencv-python
创建脚本:
- 将以上代码复制到文本编辑器中。
- 将
folder_path
的值替换为包含你要处理的图像的目录。
运行脚本:
- 将代码保存为
.py
文件,例如process_images.py
。 - 打开终端或命令提示符,导航到脚本所在目录,并运行:
python process_images.py
- 将代码保存为
检查结果:执行完毕后,你将在指定目录中找到已处理的图像,以
processed_img_01.jpg
,processed_img_02.jpg
等形式保存。
注意事项
- 确保输入文件名遵循你指定的格式 (
img_%02d.jpg
)。 - 可以根据需要调整
num_images
的值,以适应不同数量的输入文件。 - 此示例将每个输入图像转换为灰度并保存,也可以根据具体需求进行其他类型的处理。
内容由零声教学AI助手提供,问题来源于学员提问