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  • Python批量从文件夹中读取图片
    2020-11-22 14:59:52

    导入必要的库

    from PIL import Image

    import numpy as np

    先导入一张图片

    X_train = Image.open(r'.\faces\00b34e16b0270e43d2e6591bcadb2eaf-0.jpg')

    X_train = X_train.resize((64,64),Image.ANTIALIAS)

    X_train = np.array(X_train)

    X_train = np.expand_dims(X_train, axis=0)

    print(X_train.shape)

    用concatenate的方式导入指定数量的图片

    for dirname, _, filenames in os.walk(r'.\faces'):

    for filename in filenames:

    if X_train.shape[0] > 5000:

    break

    try:

    im = Image.open(os.path.join(dirname, filename))

    im = im.resize((64,64),Image.ANTIALIAS)

    image_array = np.array(im)

    image_array = np.expand_dims(image_array, axis=0)

    X_train = np.concatenate((X_train, image_array), axis=0)

    except:

    pass

    print(str(X_train.shape[0]))

    相关函数说明

    X_train = X_train.resize((64,64),Image.ANTIALIAS)

    此代码是指将读取的图片尺寸缩放为64x64,使用ANTIALIAS过滤器。

    X_train = np.array(X_train)

    是指将X_train从PIL.Image.Image类型转化为nd.array类型。

    X_train = np.expand_dims(X_train, axis=0)

    是指将(64,64,3)的尺寸拓展为(1,64,64,3)。

    如果axis=1,则尺寸变为(64,1,64,3),以此类推。

    X_train = np.concatenate((X_train, image_array), axis=0)

    是指将新图片添加到X_train 数组下面,这样一来,每循环一次第一维度会加一。

    如果axis=1,则每循环一次第二维度会加一,以此类推。

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    $handle = opendir($path);

    $i=0;

    while (false !== ($file = readdir($handle))) {

    list($filesname,$ext)=explode(".",0); background-color:inherit">$file);

    if($ext=="gif" or $ext=="jpg" $ext=="JPG" $ext=="GIF" ) {

    if (!is_dir('./'.$file)) {

    $array[]=$file;//保存图片名称

    ++$i;

    }

    }

    }

    $array){

    rsort($array);//修改日期倒序排序

    }

    for($j=$imgnums*$page; $j

    echo '

    ';

    echo $array[$j],'
    ';

           echo "
    ";  

    echo '

    ';

    $realpage = @ceil($i / $imgnums) - 1;

    $Prepage = $page-1;

    $Nextpage = $page+1;

    $Prepage<0){

    echo "上一页 ";

    echo "下一页 ";

    echo "最末页 ";

    }elseif($Nextpage >= $realpage){

    echo "首页 ";

    echo " 上一页 ";

    echo " 下一页";

    else{

    echo "上一页 ";

    ?>

    总结

    以上是编程之家为你收集整理的PHP获取文件夹的图片以及分页全部内容,希望文章能够帮你解决PHP获取文件夹的图片以及分页所遇到的程序开发问题。

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    #!/usr/bin/python
    # -*- coding: UTF-8 -*-
    import cv2
    import numpy as np
    import os
    # 均值哈希算法
    def aHash(img):
        # 缩放为8*8
        img = cv2.resize(img, (8, 8), interpolation=cv2.INTER_CUBIC)
        # 转换为灰度图
        gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
        # s为像素和初值为0,hash_str为hash值初值为''
        s = 0
        hash_str = ''
        # 遍历累加求像素和
        for i in range(8):
            for j in range(8):
                s = s + gray[i, j]
        # 求平均灰度
        avg = s / 64
        # 灰度大于平均值为1相反为0生成图片的hash值
        for i in range(8):
            for j in range(8):
                if gray[i, j] > avg:
                    hash_str = hash_str + '1'
                else:
                    hash_str = hash_str + '0'
        return hash_str
    # 差值感知算法
    def dHash(img):
        # 缩放8*8
        img = cv2.resize(img, (9, 8), interpolation=cv2.INTER_CUBIC)
        # 转换灰度图
        gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
        hash_str = ''
        # 每行前一个像素大于后一个像素为1,相反为0,生成哈希
        for i in range(8):
            for j in range(8):
                if gray[i, j] > gray[i, j + 1]:
                    hash_str = hash_str + '1'
                else:
                    hash_str = hash_str + '0'
        return hash_str
    # Hash值对比
    def cmpHash(hash1, hash2):
        n = 0
        # hash长度不同则返回-1代表传参出错
        if len(hash1) != len(hash2):
            return -1
        # 遍历判断
        for i in range(len(hash1)):
            # 不相等则n计数+1,n最终为相似度
            if hash1[i] != hash2[i]:
                n = n + 1
        return n
    
    def found_f(path_1,path2):
        img1 = cv2.imread(path_1)
        img2 = cv2.imread(path2)
        img1 = cv2.resize(img1,(100,100))
        img2 = cv2.resize(img2,(100,100))
        hash1 = aHash(img1)
        hash2 = aHash(img2)
        # print(hash1)
        # print(hash2)
        # n = cmpHash(hash1, hash2)
        # print('均值哈希算法相似度:' + str(n))
        n =cmpHash(hash1, hash2)
        return n
        #
        # hash1 = dHash(img1)
        # hash2 = dHash(img2)
        # print(hash1)
        # print(hash2)
        # n = cmpHash(hash1, hash2)
        # print
        # '差值哈希算法相似度:' + str(n)
    
    folder_to_search = r'F:\3. The cropped image tiles and raster labels\test\image' # 文件夹的地址
    aim_photo = r'E:\temporary\7.tif' # 图片的地址
    scores =[[100,'name']]
    f_ns = os.listdir(folder_to_search)
    for f_n in f_ns:
        f_dir = os.path.join(folder_to_search,f_n)
        # print(f_dir)
        score = found_f(f_dir,aim_photo)
        # print(scores[0][0],'scores[0][0]')
        if score <= scores[0][0]:
            del scores[0]
            scores.append([score,f_n])
            print(scores)
    
    print('相似度 文件名',scores[0])
    
    
    
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    python搜索指定文件夹的某指定文件或某名称的所有文件,一般采用glob函数,匹配文件路径,返回所有匹配的文件路径列表

    匹配符包括'*','**','?','[]'。

    '*'  表示匹配0个或多个字符

    '**'  表示匹配所有文件、目录、子目录和子目录里的文件

    '?'  表示匹配单个字符

    '[]'  表示 匹配指定范围内的字符,如[0-9]匹配数字,[a-z]匹配小写字母

    其中glob库包括三个主要函数

    glob.glob():返回符合匹配条件的所有文件的路径;

    glob.iglob():返回一个迭代器对象,需要循环遍历获取每个元素,得到的也是符合匹配条件的所有文件的路径;

    glob.escape():escape可以忽略所有的特殊字符,就是星号、问号、中括号,用处不大;

    recursive=False:代表递归调用,与特殊通配符“**”一同使用,默认为False,False表示不递归调用,True表示递归调用;

    glob.glob
    返回所有匹配的文件路径列表。它只有一个参数pathname,定义了文件路径匹配规则,这里可以是绝对路径,也可以是相对路径。下面是使用glob.glob的例子:

    import glob
    
    #获取指定目录下的所有图片
    print (glob.glob(r"/home/qiaoyunhao/*/*.png"),"\n")#加上r让字符串不转义
    
    #获取上级目录的所有.py文件
    print (glob.glob(r'../*.py')) #相对路径
    
    
    #python3 linux使用时建议如下方式使用
    list1 = glob.glob(img_dir + '/**/'+ '*.jpg',recursive=True)
    
    



    glob.iglob
    获取一个可编历对象,使用它可以逐个获取匹配的文件路径名。与glob.glob()的区别是:glob.glob同时获取所有的匹配路径,而glob.iglob一次只获取一个匹配路径。

    import glob
    #父目录中的.py文件
    f = glob.iglob(r'../*.py')
    print (f) #<generator object iglob at 0x00B9FF80>
    for py in f:
        print (py)

    glob.escape()

    通过下方两行代码的对比,可以看出escape()函数只是让*只表示它本来的意思,而不再具有通配符的作用。

    glob.glob('t*')
    glob.escape('t*')

    参考:https://www.jb51.net/article/226494.htm


     

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空空如也

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怎么在文件夹里搜索图片