此篇文章主要是给大家介绍了python图像处理之图象的批量编辑实例详细解读，感兴趣的小伙伴可以参考借鉴一下，希望可以有一定的帮助，愿大家多多的发展，尽快涨薪
文章正文
有的时候，不仅需要对一张照片予以处理，可能也会对一大批照片处理。此刻，我们通过循环系统去执行解决，还可以启用程序流程带有的照片结合去处理。
照片结合函数公式
skimage.io.ImageCollection(load_pattern,load_func=None)
这一函数是放到io模块里的，带两个主要参数，第一位主要参数load_pattern,表示图片组的路线，能是一个str字符串。第2个主要参数load_func是1个调用函数，人们对图片开展批量编辑就可以用这一调用函数达到。调用函数默认设置为imread(),即默认设置这一函数是大批量读取图片。
先看这个事例：
import skimage.io as io from skimage import data_dir str=data_dir+'/*.png' coll=io.ImageCollection(str) print(len(coll))
显示结果为25,说明系统自带了25张png的示例图片，这些图片都读取了出来，放在图片集合coll里。如果我们想显示其中一张图片，则可以在后加上一行代码：
io.imshow(coll[10])
显示为
大批量载入
当一个文件夹里，我们不仅储放了一部分jpg格式的照片，又储放了一部分png格式的照片，现在要将它们所有载入出去，应该怎么做呢?
import skimage.io as io from skimage import data_dir str='d:/pic/*.jpg:d:/pic/*.png' coll=io.ImageCollection(str) print(len(coll))
拼在一起后，正中间用灶具来分隔，这样就能把d:/pic/文件夹下的jpg和png格式的照片都载入出去。
如果想要载入存放其他地方的照片，还可以一同加上，仅仅正中间一样用灶具来分隔。
io.ImageCollection()这一函数公式省略第2个主要参数，就是大批量载入。假如我们并不是想大批量载入，反而是其他批量处理，如转换格式为灰度图像，这又应该怎么做呢？
转换格式为灰度图像
那么就需要先界定一个函数，再将这一函数公式做为第2个主要参数，如：
from skimage import data_dir,io,color def convert_gray(f): rgb=io.imread(f) return color.rgb2gray(rgb) str=data_dir+'/*.png' coll=io.ImageCollection(str,load_func=convert_gray) io.imshow(coll[10])
这种批量操作对视频处理是极其有用的，因为视频就是一系列的图片组合
from skimage import data_dir,io,color class AVILoader: video_file='myvideo.avi' def __call__(self,frame): return video_read(self.video_file,frame) avi_load=AVILoader() frames=range(0,1000,10)#0,10,20,... ic=io.ImageCollection(frames,load_func=avi_load)
这段代码的意思，就是将myvideo.avi这个视频中每隔10帧的图片读取出来，放在图片集合中。
得到图片集合以后，我们还可以将这些图片连接起来，构成一个维度更高的数组，连接图片的函数为：
skimage.io.concatenate_images(ic)
带一个参数，就是以上的图片集合，如：
from skimage import data_dir,io,color
coll=io.ImageCollection('d:/pic/*.jpg')
mat=io.concatenate_images(coll)使用concatenate_images(ic)函数的前提是读取的这些图片尺寸必须一致，否则会出错。我们看看图片连接前后的维度变化：
from skimage import data_dir,io,color
coll=io.ImageCollection('d:/pic/*.jpg')
print(len(coll))#连接的图片数量
print(coll[0].shape)#连接前的图片尺寸，所有的都一样
mat=io.concatenate_images(coll)
print(mat.shape)#连接后的数组尺寸显示结果：
2
(870,580,3)
(2,870,580,3)
可以看到，将2个3维数组，连接成了一个4维数组
如果我们对图片进行批量操作后，想把操作后的结果保存起来，也是可以办到的。
批量保存
例：把系统自带的所有png示例图片，全部转换成256*256的jpg格式灰度图，保存在d:/data/文件夹下
改变图片的大小，我们可以使用tranform模块的resize()函数，后续会讲到这个模块。
from skimage import data_dir,io,transform,color
import numpy as np
def convert_gray(f):
rgb=io.imread(f)#依次读取rgb图片
gray=color.rgb2gray(rgb)#将rgb图片转换成灰度图
dst=transform.resize(gray,(256,256))#将灰度图片大小转换为256*256
return dst
str=data_dir+'/*.png'
coll=io.ImageCollection(str,load_func=convert_gray)
for i in range(len(coll)):
io.imsave('d:/data/'+np.str(i)+'.jpg',coll<i>)#循环保存图片
综上所述，这篇文章就给大家介绍到这里了，希望可以给大家带来帮助。
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