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在进行深度学习处理时#xff0c;有些的代码处理的数据格式为npy#xff0c;但是常常有的数据格式为png#xff0c;因此下面就用Python实现图像批量png格式转为npy格式#xff0c;代码进行了详细注释。
1 png2npy
# -- coding: UTF-8 --Author: Clouds rising
Date…前言
在进行深度学习处理时有些的代码处理的数据格式为npy但是常常有的数据格式为png因此下面就用Python实现图像批量png格式转为npy格式代码进行了详细注释。
1 png2npy
# -- coding: UTF-8 --Author: Clouds rising
Date: December, 2023
QQ: 504156006
import os
import glob
import numpy as np
from PIL import Image# 要修改的文件夹路径
input_dir label_png# 新文件夹的路径
output_dir label_npy# 创建输出文件夹
if not os.path.exists(output_dir):os.makedirs(output_dir)# 遍历文件夹中的所有png图像
for img_path in glob.glob(os.path.join(input_dir, *.png)):# 打开原始的png图像img Image.open(img_path)# 转换图像img_8bit img.convert(L) #参数L: 8位像素黑白# 创建一个转换表将灰度值为255的像素点变为0在这一行代码中创建了一个包含256个元素的列表0到255的灰度值。该列表的每个元素都通过条件判断0 if i 255 else i 进行赋值。这意味着如果灰度值为255那么赋值为0否则保持不变。这样就形成了一个转换表用于将灰度值为255的像素点变为0。invert_table [0 if i 255 else i for i in range(256)]在这一行代码中通过point方法应用了之前创建的转换表。这个方法会对图像中的每个像素点进行变换根据转换表将灰度值为255的像素点变为0而其他灰度值保持不变。最终得到了经过反转处理的图像img_inverted1。img_inverted1 img_8bit.point(invert_table, L)# 将图像对象转换为NumPy数组img_array np.asarray(img_inverted1)# 生成与输入文件相同的输出文件名output_filename os.path.join(output_dir, os.path.basename(img_path).replace(.png, ))# 自动保存为npy文件np.save(output_filename, img_array)后记
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