openCV——图片处理细节（二）

最新推荐文章于 2024-06-02 11:54:50 发布

猫宁大人

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文章标签： opencv python 计算机视觉

原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/as472780551/article/details/83860483

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本文介绍了一种图片批量归一化的实现方法，通过Python及其相关库如NumPy、PIL等，实现了对指定文件夹内所有图片进行线性归一化处理，并将处理后的图片保存到新的文件夹中。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

1.图片批量归一化

import numpy as np
import cv2
import os
import SimpleITK as sitk
from PIL import Image

# 原文件夹下的所有图片
file_root = r'F:\mydata_YJN\Data\FEN JI\fenji_yuantu\yantu_val\level_4'
file_list = os.listdir(file_root)
# print(file_list)

# 保存图片的文件夹名称
save_out = r"F:\mydata_YJN\Data\FEN JI\fenji_yuantu\guiyi_val\LV4"



def normalize(arr):
    """
    Linear normalization
    http://en.wikipedia.org/wiki/Normalization_%28image_processing%29
    """
    arr = arr.astype('float')
    # Do not touch the alpha channel
    for i in range(3):
        minval = arr[..., i].min()
        maxval = arr[..., i].max()
        if minval != maxval:
            arr[..., i] -= minval
            arr[..., i] *= (255.0 / (maxval - minval))
    return arr



def demo_normalize(img_path,save_path):
    img = Image.open(img_path).convert('RGB')
    arr = np.array(img)
    new_img = Image.fromarray(normalize(arr).astype('uint8'), 'RGB')
    new_img.save(save_path)




for img_name in file_list:
    # print(img_name)
    if img_name.endswith('.jpg'):
        # print(img_name)
        # print("+++++++++++++++")
        img_path = os.path.join(file_root , img_name)
        save_path = os.path.join(save_out, img_name)
        print(img_path)
        print(save_path)

        # img = cv2.imread(img_path, 0)
        # # create a CLAHE object
        # clahe = cv2.createCLAHE(clipLimit=2.0, tileGridSize=(8, 8))
        # cl1 = clahe.apply(img)
        # cv2.imshow('cl1.jpg', cl1)
        # cv2.waitKey(0)
        # cv2.imwrite(save_path, cl1)
        demo_normalize(img_path,save_path)