批量对文件夹下图片截图

// SHIYAN.cpp : Defines the entry point for the console application.
//
//#include"stdlib.h"   //system需要调用这个
#include "stdafx.h"
#include <highgui.h>
#include "stdio.h"  
#include "cv.h"  
using namespace std;
int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[])
{
	int image_id = 1;
	char filename[256];
	char filename2[256];
	char winname[256];
	IplImage *image=0;  
	sprintf(filename , "D:\\My Documents\\Visual Studio 2008\\Projects\\对文件夹下图片截图\\归一化的\\%d.bmp" , image_id );
	IplImage* src = cvLoadImage(filename);
    cout<<"\n 开始截图! \n";

	while(src)
	{
	sprintf(winname , "%d.bmp" , image_id );
    sprintf(filename2 , "%d.bmp" , image_id );
	CvSize size= cvSize(40,10);//区域大小
	cvSetImageROI(src,cvRect(100,25,size.width, size.height));//设置源图像ROI
	IplImage* dst = cvCreateImage(size,src->depth,src->nChannels);//创建目标图像
	cvCopy(src,dst); //复制图像
	cvResetImageROI(dst);//源图像用完后,清空ROI
	cvSaveImage(filename2, dst);
	cvReleaseImage(&dst);  
	cvReleaseImage(&src);
	image_id++;
	sprintf(filename , "D:\\My Documents\\Visual Studio 2008\\Projects\\对文件夹下图片截图\\归一化的\\%d.bmp" , image_id );
	src= cvLoadImage(filename);
	}
	cout<<"\n 截图完毕! \n";
	system("PAUSE");
}




功能介绍:读取某一文件夹下文件,然后按照指定的坐标截取图像~

文件夹命名也是有规律的,以数字命名

<think>我们使用MATLAB批量处理文件夹中的图片,调整其尺寸(即reshape)。这里的关键点在于: 1. 读取文件夹中的所有图片文件 2. 对每张图片进行尺寸调整(resize,注意不是reshape,因为reshape在图像处理中通常指改变数组形状而不改变数据,但改变图像尺寸通常用resize) 3. 保存调整后的图片到另一个文件夹 但是,根据用户引用的内容,用户提到了MATLAB中的reshape函数。需要注意的是,reshape函数在MATLAB中用于改变数组的维度而不改变元素个数和元素值(即重新排列),而调整图像尺寸通常需要改变像素的数量(通过插值等)或者重新排列(但保持总像素数不变)?实际上,调整图像尺寸有两种情况: a) 保持总像素数不变,只改变形状(例如将100x200的图像变为200x100,总像素数20000不变)——这可以用reshape,但注意reshape是按列重排,会导致图像内容错乱,通常不用于图像尺寸调整。 b) 改变总像素数(即缩放图像),这需要插值算法,使用imresize函数。 根据引用[2]和[3],reshape在图像处理中可能会因为按列存储而导致问题,所以通常我们不会用reshape来调整图像显示尺寸(除非是特殊的数据重排,比如将RGB通道拆开等)。 因此,我推断用户实际上想要的是调整图像的大小(缩放),而不是改变数组形状而不改变数据(reshape)。所以,我们将使用imresize函数。 但是,如果用户确实是想用reshape(不改变总像素数,只改变形状)并且接受图像内容可能错乱(因为按列重排)的结果,我们也可以提供这种方案。不过,这通常不是图像处理中调整尺寸的常规做法。 因此,我们将提供两种方案: 方案1:使用imresize进行图像缩放(改变总像素数,需要指定目标尺寸和插值方法) 方案2:使用reshape改变图像数组形状(不改变总像素数,但可能导致图像内容错乱,因为按列重排) 由于问题描述为“调整尺寸或形状”,我们将分别实现。 步骤: 1. 指定输入文件夹和输出文件夹 2. 获取文件夹中所有图片文件 3. 循环处理每张图片 方案1(缩放): - 读取图片 - 使用imresize调整到目标尺寸(例如[100,200]) - 保存到输出文件夹 方案2(reshape): - 读取图片 - 计算当前图片的总像素数(行*列*通道数?注意彩色图像是三维的) - 使用reshape将图像数组改变为目标维度(例如将MxNx3的彩色图像reshape为PxQx3,其中P*Q=M*N) - 保存(注意:reshape后图像内容会错乱,因为按列重排) 但是,对于彩色图像,reshape操作需要小心,因为第三维(通道)通常需要保持不变。所以,我们reshape只改变前两个维度。 然而,根据引用[2],reshape在四维矩阵中按列存储,所以对于二维图像(灰度)或三维(彩色)也是按列存储。如果我们想保持图像内容不变,仅仅改变形状,实际上应该对每个通道分别进行reshape,然后合并。但是,这样操作后,图像内容会完全错乱(因为图像是按行存储显示的,而reshape按列重排)。 因此,除非特殊需求,否则不推荐使用reshape来调整图像显示尺寸。通常,调整显示尺寸应该使用imresize。 所以,我们将主要提供使用imresize的方案,同时简要说明reshape的方案。 下面,我们使用MATLAB代码实现批量调整文件夹图片的尺寸(缩放):</think># MATLAB批量调整图像尺寸的完整指南 在MATLAB中,批量调整文件夹中图像的尺寸可以通过以下步骤实现。根据引用[1]和[3],`reshape`函数主要用于改变数组形状而不改变数据,但调整图像尺寸通常使用`imresize`函数更合适。 ## 完整解决方案 ```matlab function batchResizeImages(inputDir, outputDir, targetSize, preserveAspectRatio) % 批量调整文件夹中所有图像的尺寸 % 参数: % inputDir - 输入图像文件夹路径 % outputDir - 输出文件夹路径 % targetSize - 目标尺寸 [高度, 宽度] % preserveAspectRatio - 是否保持宽高比 (true/false) % 创建输出文件夹 if ~exist(outputDir, 'dir') mkdir(outputDir); end % 获取所有图像文件 imageExtensions = {'.jpg', '.jpeg', '.png', '.bmp', '.tif', '.tiff'}; fileList = dir(fullfile(inputDir, '*')); imageFiles = fileList(~[fileList.isdir]); % 处理每张图像 for i = 1:length(imageFiles) [~, filename, ext] = fileparts(imageFiles(i).name); % 检查文件扩展名 if any(strcmpi(ext, imageExtensions)) try % 读取图像 imgPath = fullfile(inputDir, imageFiles(i).name); img = imread(imgPath); % 根据是否保持宽高比调整尺寸 if preserveAspectRatio % 计算缩放比例 [h, w, ~] = size(img); scale = min(targetSize(1)/h, targetSize(2)/w); newSize = round([h w] * scale); else newSize = targetSize([1 2]); end % 调整图像尺寸 resizedImg = imresize(img, newSize); % 保存图像(保持原始格式) outputPath = fullfile(outputDir, [filename ext]); imwrite(resizedImg, outputPath); fprintf('已调整: %s -> %dx%d\n', [filename ext], newSize(2), newSize(1)); catch ME fprintf('处理 %s 时出错: %s\n', [filename ext], ME.message); end end end fprintf('已完成! 共处理 %d 张图像\n', length(imageFiles)); end ``` ## 使用示例 ```matlab % 设置参数 inputFolder = '原始图像文件夹路径'; outputFolder = '调整后图像文件夹路径'; targetSize = [600, 800]; % [高度, 宽度] preserveAspect = true; % 保持宽高比 % 执行批量处理 batchResizeImages(inputFolder, outputFolder, targetSize, preserveAspect); ``` ## 关键函数说明 1. **`imresize`函数**: - 用于调整图像尺寸的主要函数 - 支持多种插值算法(默认使用双三次插值) - 语法: `B = imresize(A, scale)` 或 `B = imresize(A, [numrows numcols])` 2. **`reshape`函数**(根据引用[1][2][3]): - 改变数组形状而不改变数据 - 语法: `B = reshape(A, m, n)` - 在图像处理中主要用于重组数据而非调整尺寸 - 注意: MATLAB按列存储数据,可能需要转置操作 ## 注意事项 1. **宽高比保持**: - 当`preserveAspectRatio=true`时,图像将按比例缩放,不会变形 - 当`preserveAspectRatio=false`时,图像将拉伸到目标尺寸 2. **图像格式处理**: - 脚本自动保留原始图像格式 - 支持常见格式: JPG, PNG, BMP, TIFF等 3. **性能优化**: - 对于大量图像处理,考虑使用`parfor`并行处理 - 大图像处理时监控内存使用 ## 应用场景 1. **数据集预处理**(引用[4]): ```matlab % 将MNIST数据集调整为统一尺寸 batchResizeImages('mnist_raw', 'mnist_resized', [28, 28], false); ``` 2. **图像批量重排**(使用reshape): ```matlab % 将图像数据重排为行向量(引用[3]) img = imread('image.jpg'); rowVector = reshape(img, 1, []); ``` 3. **格式转换**(引用[4]): ```matlab % 调整尺寸并转换为BMP格式 img = imresize(imread('input.jpg'), [600, 800]); imwrite(img, 'output.bmp'); ``` ## 相关问题 1. 如何保持调整尺寸后的图像质量?[^1] 2. MATLAB中不同插值算法对图像质量有何影响? 3. 批量处理图像时如何避免内存不足问题? 4. 如何将处理后的图像数据转换为机器学习所需的格式?[^3] [^1]: reshape函数改变数组形状而不改变数据,适合数据重组而非尺寸调整 [^2]: 注意MATLAB按列存储数据,reshape可能导致意外转置 [^3]: 图像数据常被reshape为行向量用于机器学习输入 [^4]: 图像格式转换可与尺寸调整结合进行
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