当前位置: 首页 > news >正文

对文件夹内的所有图像进行随机调整对比度和应用高斯滤波

import os
import random
from PIL import Image, ImageEnhance, ImageFilter# 输入和输出文件夹路径
input_folder = r'E:\深度学习数据集'
output_folder = r'E:\深度学习数据集\对比度、高斯滤波'# 确保输出文件夹存在,如果不存在则创建
if not os.path.exists(output_folder):os.mkdir(output_folder)# 获取输入文件夹中的所有图像文件
image_files = [f for f in os.listdir(input_folder) if f.endswith('.jpg')]# 循环处理每个图像文件
for i, image_file in enumerate(image_files):try:# 打开图像image = Image.open(os.path.join(input_folder, image_file))# 检查图像的模式,如果不是RGB,则转换为RGBif image.mode != 'RGB':image = image.convert('RGB')# 随机调整对比度contrast_factor = random.uniform(0.7, 1.3)contrast = ImageEnhance.Contrast(image)image = contrast.enhance(contrast_factor)# 随机应用高斯滤波if random.random() < 0.5:radius = random.uniform(1, 2)image = image.filter(ImageFilter.GaussianBlur(radius))# 生成新的文件名new_filename = f'a{i + 1:03}.jpg'new_filepath = os.path.join(output_folder, new_filename)# 保存处理后的图像image.save(new_filepath)print(f'Processed: {image_file} -> {new_filename}')except Exception as e:print(f'Error processing {image_file}: {e}')print('图像处理完成。')

这段代码是用Python编写的,用于处理指定文件夹中的图像文件,包括随机调整对比度和随机应用高斯滤波,然后将处理后的图像保存在另一个文件夹中,并以新的文件名进行重命名。代码还包含了异常处理,以便在处理图像时出现错误时,程序会捕获异常并继续处理下一个图像,而不会终止运行。

下面是对代码的详细解析:

1. 导入所需的库:
   - `os`: 用于处理文件和文件夹路径。
   - `random`: 用于生成随机数。
   - `PIL` 中的相关模块:用于图像处理。
   
2. 指定输入和输出文件夹的路径:
   - `input_folder`:包含原始图像的文件夹路径。
   - `output_folder`:将处理后的图像保存到的文件夹路径。

3. 确保输出文件夹存在:
   - 使用 `os.path.exists(output_folder)` 检查输出文件夹是否存在。
   - 如果不存在,使用 `os.mkdir(output_folder)` 创建输出文件夹。

4. 获取输入文件夹中的所有图像文件:
   - 使用列表推导式,获取输入文件夹中以 ".jpg" 结尾的所有文件,并将它们存储在 `image_files` 列表中。

5. 循环处理每个图像文件:
   - 使用 `enumerate` 函数迭代 `image_files` 列表,同时获取索引 `i` 和图像文件名 `image_file`。
   - 使用 `try` 和 `except` 块来处理每个图像,以便在处理图像时出现错误时能够捕获异常。

6. 在 `try` 块内部:
   - 打开图像:使用 `Image.open` 打开当前图像文件,得到一个 PIL 图像对象 `image`。

7. 检查图像模式:
   - 使用 `if image.mode != 'RGB'` 条件来检查图像的模式是否为 RGB。
   - 如果不是 RGB 模式,使用 `image.convert('RGB')` 将图像转换为 RGB 模式。

8. 随机调整对比度:
   - 生成一个随机的对比度调整因子 `contrast_factor`。
   - 使用 `ImageEnhance.Contrast` 创建一个对比度增强对象,然后使用 `enhance` 方法调整对比度。

9. 随机应用高斯滤波:
   - 通过生成一个随机数来决定是否应用高斯滤波(50% 的概率)。
   - 如果要应用高斯滤波,生成一个随机的模糊半径 `radius`,然后使用 `image.filter(ImageFilter.GaussianBlur(radius))` 来应用高斯滤波。

10. 生成新的文件名:
    - 使用 `f-string` 格式化生成新的文件名,如 "a001.jpg","a002.jpg" 等。

11. 保存处理后的图像:
    - 使用 `image.save(new_filepath)` 将处理后的图像保存到输出文件夹中。
    - 打印出处理的信息,显示原始文件名和新的文件名。

12. 在 `except` 块内部:
    - 如果在处理图像时出现异常,捕获异常并打印错误消息,指示哪个图像出现了问题。

13. 最后,显示处理完成的消息。

通过这种方式,代码能够处理输入文件夹中的所有图像文件,即使在处理某个图像时出现错误,也不会中断程序的执行,而是继续处理下一个图像。这种异常处理方式使代码更健壮,可以应对各种潜在的问题。

相关文章:

对文件夹内的所有图像进行随机调整对比度和应用高斯滤波

import os import random from PIL import Image, ImageEnhance, ImageFilter# 输入和输出文件夹路径 input_folder rE:\深度学习数据集 output_folder rE:\深度学习数据集\对比度、高斯滤波# 确保输出文件夹存在&#xff0c;如果不存在则创建 if not os.path.exists(output_…...

ios上架上传构建版本的windows工具

ios上架的必要步骤&#xff0c;是将打包好的二进制ipa文件&#xff0c;上传到app store的构建版本里&#xff0c;苹果并没有提供上传构建版本的工具&#xff0c;这里我介绍下windows下上传构建版本的方案。 下面说下上传的基本步骤&#xff1a; 第一步&#xff0c;上传前要先…...

arcgis js api 4.x加载geoserver发布的地方坐标系(自定义坐标系)的wms服务

问题描述&#xff1a;之前研究过arcgis js api 4.x加载arcgis server 发布的地方坐标系的wms服务&#xff0c;后来研究出来能正常加载了&#xff0c;想了解的可以看我之前的博客。但是一直困于加载geoserver发布的地方坐标系的wms服务&#xff0c;一直都是用的WMSLayer这个调用…...

人工智能的发展方向:探索智能未来的无限可能

原创 | 文 BFT机器人 人工智能&#xff0c;简称AI&#xff0c;是一门专注于研究计算机如何能像人类一样思考、学习和解决问题的科学。它的创造初衷是构建一个智能系统&#xff0c;能模仿、模拟甚至实现人工智能的各种功能和行为&#xff0c;随着科技的持续进步&#xff0c;人工…...

【23秋软工第7周作业】项目选题

一、如何提出靠谱的项目建议&#xff0c;参见邹欣老师的博客&#xff1a;http://www.cnblogs.com/xinz/archive/2010/12/01/1893323.html 二、选题来源指导&#xff1a; 有创意和独创性的小项目 跟智能数据处理相关 候选题目可以参见课程主页 三、具体汇报任务&#xff1a; …...

谷歌云的利润增长才刚刚开始

来源&#xff1a;猛兽财经 作者&#xff1a;猛兽财经 总结&#xff1a; &#xff08;1&#xff09;自从Google Cloud(谷歌云&#xff09;今年开始盈利以来&#xff0c;投资者都在怀疑这种盈利能力能否持续下去。 &#xff08;2&#xff09;虽然微软Azure目前在全球的人工智能竞…...

【Golang】简记操作:Centos安装、卸载、升级Golang运行环境

目录 安装 1、根据实际需求选择合适的golang版本 如下图&#xff0c;选择合适的版本&#xff0c;右键复制链接 2、在Centos选择合适的目录下载golang的源文件 3、解压golang的源文件&#xff0c;解压完成即可执行go命令 4、设置golang的全局环境变量&#xff08;/etc/pr…...

开启生成式AI的探索之旅,亚马逊云科技分享生成式AI热门案例

现今&#xff0c;生成式AI为企业争先讨论的热门话题&#xff0c;上云出海为企业转型的重中之重。无论你是行业新贵还是中小企业&#xff0c;探索新的模式、创新迭代业务都是不容忽视的重点&#xff0c;下面就来介绍几个亚马逊云科技帮助企业创新的案例。 开启生成式AI的探索之旅…...

【Python机器学习】零基础掌握IsolationForest集成学习

如何有效地识别异常数据点? 在日常工作和生活中,经常会遇到需要从大量数据中找出异常或者“不一样”的数据点的情况。比如在金融领域,怎样从数以百万计的交易记录中准确地找出可疑的欺诈交易?又或者在电商平台,如何从海量的商品评论中找出那些刷好评或刷差评的异常数据?…...

GNN图神经网络入门

1.为什么会提出图神经网络&#xff1f; 答&#xff1a;为了处理图Graph这种特殊的数据结构。 2.为什么要与神经网络搭上关系&#xff1f; 答&#xff1a;利用神经网络能够拟合任意函数的能力&#xff08;或者理解为强大的为特征变换能力&#xff09;。 3.图神经网络的最终目的是…...

node 第十二天 npm补充 详解package-lock.json在团队协作中的作用

1.npm 是Node的开放式模块登记和管理系统&#xff0c;是Node.js包的标准发布平台&#xff0c;用于Node.js包的发布、传播、依赖控制 2.今天主要说的是package-lock.json在团队协作中的作用(yarn.lock也是一样), 其实在npm5之后和yarn的区别已经很小了 正常项目用哪个都行, 几乎…...

解决Visual studio 未能正确加载...包问题

问题 解决&#xff1a; 菜单: Visual Studio 2019 -> 输入"devenv /resetsettings " 将之前的设置恢复到原始状态。且可以正常使用。理论应该可以使用到其它版本中……...

Baumer工业相机堡盟工业相机如何使用BGAPISDK生成视频(C++)

Baumer工业相机 Baumer工业相机堡盟相机是一种高性能、高质量的工业相机&#xff0c;可用于各种应用场景&#xff0c;如物体检测、计数和识别、运动分析和图像处理 Baumer的万兆网相机拥有出色的图像处理性能&#xff0c;可以实时传输高分辨率图像。此外&#xff0c;该相机还…...

CentOS 搭建本地 yum 源方式 安装 httpd 服务

CentOS 搭建本地 yum 源方式 安装 httpd 服务 修改 yum 源 挂载光驱 mkdir -p /mnt/cdrom mount /dev/cdrom /mnt/cdromvi /etc/fstab追加以下内容&#xff1a; /dev/cdrom /mnt/cdrom iso9660 defaults 0 0手动修改CentOS-Base.repo 备份 yum 源配置文件 mv /etc/yum.re…...

第二篇 渲染框架2.x

简介 整个渲染框架主要包含&#xff1a;用于控制场景中所有渲染节点的渲染状态的流程的RenderFlow。更新渲染数据、写入Buffer的Assembler。暂存数据的RenderData。数据缓冲区的MeshBuffer、quadBuffer、spineBuffer。包含着色器程序和渲染技术的Material。渲染指令数据的装载…...

k8s-----25、资源调度-ResourceQuota资源配额、资源限制limitrange、服务质量QoS

1、ResourceQuota资源配额 1.0 作用 命名空间资源配额。防止公司内部人员对资源的不合理利用。 1.1、为什么需要资源配额 1、作为k8s集群的管理员&#xff0c;知道集群的规模&#xff0c;会合理规划资源&#xff0c;但是使用侧不知道&#xff0c;会导致很多不合理的使用场景…...

Pytorch使用torchvision.datasets.ImageFolder读取数据集,数据集的内容排列状况

当使用torchvision.datasets.ImageFolder读取猫狗数据集时,dataset中存的图片是 猫狗猫狗猫狗猫狗 还是 猫猫猫猫狗狗狗狗 呢? 数据集文件的存放路径如下图 测试代码如下 import torch import torchvisiontransform torchvision.transforms.Compose([torchvision.transform…...

uni-app:引用文件的方法

绝对定位 ①import common from "/utils/common.js" ②import common from "utils/common.js" <template><view></view> </template> <script>import common from "/utils/common.js"export default {data() {ret…...

软件测试必备:如何编写测试用例?

前言 今天想和大家来聊聊测试用例&#xff0c;这篇文章主要是想要写给软件测试小伙伴们的&#xff0c;因为我发现还是有很多小伙伴在遇到写测试用例的时候无从下手&#xff0c;我就想和大家简单的聊聊&#xff0c;这篇文章主要是针对功能测试的哟。 同时&#xff0c;我也准备…...

windows安装数据库MySQL

windows安装数据库MySQL 文章目录 windows安装数据库MySQL一、MySQL官网下载压缩包二、在D盘新建文件夹D:\MySQL&#xff0c;将下载的压缩包解压到该文件夹下三、配置环境变量四、通过命令行模式安装、启用、配置SQL服务 一、MySQL官网下载压缩包 下载地址&#xff1a;https:/…...

手把手教你用readelf解析DWARF栈信息(含常见错误排查)

深入解析DWARF栈信息&#xff1a;从readelf实战到疑难排查 调试二进制文件时&#xff0c;栈信息的解析往往是定位问题的关键。当程序崩溃或异常时&#xff0c;理解调用栈的状态不仅能帮助我们快速定位问题&#xff0c;还能揭示更深层次的运行机制。本文将带你深入探索如何利用r…...

PLC新手必看:三菱FX2N顺序功能图的5个常见错误及解决方法

三菱FX2N顺序功能图实战避坑指南&#xff1a;从原理到调试的完整解决方案 第一次接触三菱FX2N的顺序功能图编程时&#xff0c;那种既兴奋又忐忑的心情至今记忆犹新。看着逻辑清晰的流程图在仿真中运行失常&#xff0c;或是设备突然"抽风"时的茫然&#xff0c;是每个P…...

acjscsdbhvusfd

一、yolo v1是什么&#xff1f; YOLO&#xff08;You Only Look Once&#xff09;算法 是一种目标检测算法&#xff0c;是经典的one-stage方法。YOLO v1 开创了单阶段目标检测的先河&#xff0c;其简洁的架构 和高效的推理为后续版本奠定了基础。尽管存在小目标检测和定位精度的…...

洛谷 P1833:樱花 ← 混合背包(01 + 完全 + 多重)

【题目来源】 https://www.luogu.com.cn/problem/P1833 【题目描述】 爱与愁大神后院里种了 n 棵樱花树&#xff0c;每棵都有美学值 Ci(0<Ci≤200)。爱与愁大神在每天上学前都会来赏花。爱与愁大神可是生物学霸&#xff0c;他懂得如何欣赏樱花&#xff1a;一种樱花树看一遍…...

腾讯混元翻译模型实战:跨境电商多语言商品描述生成案例

腾讯混元翻译模型实战&#xff1a;跨境电商多语言商品描述生成案例 1. 项目背景与价值 跨境电商企业面临一个共同挑战&#xff1a;如何高效地将商品信息翻译成多种语言。传统人工翻译成本高、周期长&#xff0c;而通用翻译工具又难以满足电商场景的专业需求。 腾讯混元翻译模…...

AMD显卡福音:实测ROCm7+PyTorch在Windows下跑ComfyUI,比WSL快了多少?

AMD显卡Windows原生AI绘图性能飞跃&#xff1a;ROCm 7与WSL实测对比 当AMD在2025年夏季悄然发布ROCm 7预览版时&#xff0c;很少有人预料到它会给Windows平台的AI绘图体验带来如此显著的改变。作为一名长期在WSL环境下使用AMD显卡进行Stable Diffusion工作的开发者&#xff0c;…...

Chrome密码提取终极指南:ChromePass工具完整使用教程

Chrome密码提取终极指南&#xff1a;ChromePass工具完整使用教程 【免费下载链接】chromepass Get all passwords stored by Chrome on WINDOWS. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/chr/chromepass 你是否曾经因为忘记某个重要网站的登录密码而感到困扰&#xf…...

手把手教你解决Ubuntu22.04中CH341驱动签名问题(附完整安装流程)

手把手教你解决Ubuntu22.04中CH341驱动签名问题&#xff08;附完整安装流程&#xff09; 当你尝试在Ubuntu22.04上使用CH341串口设备时&#xff0c;可能会遇到一个令人头疼的问题——驱动签名验证失败。这个错误不仅会阻止驱动正常加载&#xff0c;还会让许多Linux新手感到束手…...

别再只盯着GNSS了!用移远EC20模组实现基站定位的完整配置流程(含免费Token申请)

移远EC20模组基站定位实战&#xff1a;从零配置到室内场景精准落地 在物联网设备定位领域&#xff0c;GNSS卫星定位长期占据主导地位&#xff0c;但鲜为人知的是&#xff0c;像移远EC20这样的LTE模组还隐藏着一个被低估的功能——基站定位。当你的智能水表安装在地下室、共享设…...

3步颠覆性解决方案:零成本条码生成技术让企业彻底告别付费依赖

3步颠覆性解决方案&#xff1a;零成本条码生成技术让企业彻底告别付费依赖 【免费下载链接】librebarcode Libre Barcode: barcode fonts for various barcode standards. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/li/librebarcode Libre Barcode开源字体库通过字体化…...