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  • python 批量处理文件夹内的csv
    千次阅读
    2022-02-10 16:24:49

    假设project文件夹下有很多csv文件 ,读取这些csv文件,可以做一些数据处理操作,然后分别保存到另一个csv文件中:

    import os
    import pandas as pd
    
    filedir = "D:\\project\\"
    file_namelist = os.listdir(filedir)
    
    for filename in file_namelist:
        filepath = filedir + filename
        data = pd.read_csv(filepath )    #读取csv数据
    
        os.makedirs(filename)
        #保存数据到另一个csv
        test = pd.DataFrame(data)
        #test.to_csv(filename)   #新保存的csv名字
        test.to_csv(filename + '/vector.csv')    #保存到filename文件夹下的vector.csv
    
    
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    #输入文件夹是input
    输出文件夹是output
    对input中图片提取边缘,存储在output中

    import os
    import argparse
    import cv2
    import sys
    import numpy as np
    parser = argparse.ArgumentParser(description=‘loading eval params’)
    parser.add_argument(’–input_folder’, type=str, default=’./input’, help=‘path to the folder with test images’)
    parser.add_argument(’–output_folder’, type=str, default=’./output’, help=‘path to the output folder’)
    args = parser.parse_args()

    if name == ‘main’:
    args = parser.parse_args()
    for filename in os.listdir(args.input_folder):
    if filename.endswith(".png") or filename.endswith(".jpg"):
    print(args.input_folder + ‘/’ + filename)
    img = cv2.imread(args.input_folder + ‘/’ + filename)
    gaussian_img = cv2.GaussianBlur(img, (3, 3), 0)
    result = cv2.Canny(gaussian_img, 200, 480)
    #filename = ‘%s/%s.jpg’ % (args.output_folder, ‘seg_’ + filename)
    #cv2.imwrite(filename,result)
    cv2.imwrite(args.output_folder + ‘/’ + filename, result)

    展开全文
  • 批量处理文件夹内大量文件名称删除或追加
  • 比如我现在有个文件夹,需要对里面的所有图片使用PS,进行轮廓提取,那么需要怎么做,才能节省时间,效率高呢。 首先直接在ps打开一张图片, 然后使用快捷键alt+F9,跳出命令设置 这里我们设置Shift+F12...

    比如我现在有个文件夹,需要对里面的所有图片使用PS,进行轮廓提取,那么需要怎么做,才能节省时间,效率高呢。

    首先直接在ps打开一张图片,

    然后使用快捷键alt+F9,跳出命令设置

    这里我们设置Shift+F12快捷键记录接下来的动作,这样下次我们就可以直接按这个快捷键

    点击记录按钮后,接下来都是记录的内容

    比如先操作ctrl+j复制图层,把原图层眼睛关闭,

    然后ctrl+shift+U对图片进行去色

    去除颜色之后点击滤镜-风格化-查找边缘

    最后ctrl+l,调整色阶

    保存文件夹后并关闭文件

    在点击这个完成录制

    下次我们就可以按刚刚设置好的快捷键一步到位

    那么这只是实现了一张图片的快速处理,怎么解放双手实现批量图片处理呢,

    在文件-自动-批处理里面,设置打开需要处理的原文件夹,和处理完需要保存的文件夹,设置完就自动处理全部了

    以下就是所有处理好的图片,是不是很方便呢

    展开全文
  • 最近在做一个项目,需要将文件夹下的图片统一处理成二值图,本来想偷懒,在网络上搜一个先用用,结果都是单个图片的处理,批量处理的也就是灰度图,所以写下来记一下。可以用pychram建立工程然后使用。
  • 1、利用opencv批量处理文件夹中的图片并且灰度化 import cv2 import numpy as np import os if __name__ == "__main__": path = "C:/xxxxxxxx" #处理文件夹 path1 = "C:/xxxxxxxxxxxx" #保存文件夹 filelist = ...

    1、利用opencv批量处理文件夹中的图片并且灰度化

    import cv2
    import numpy as np
    import os

    if __name__ == "__main__":
        path = "C:/xxxxxxxx"      #处理文件夹
        path1 = "C:/xxxxxxxxxxxx"   #保存文件夹
        filelist = os.listdir(path) 

        for file in filelist:
            print(file)
            
            img_path =os.path.join(path,file)
            img = cv2.imread(img_path)

            width,height = img.shape[:2][::-1]

            img_resize = cv2.resize(img,(int(width*0.5),int(height*0.5)),interpolation=cv2.INTER_CUBIC) #转换成灰度值
            print("img_reisze shape:{}".format(np.shape(img_resize)))
     
            img_gray = cv2.cvtColor(img_resize,cv2.COLOR_RGB2GRAY)
            cv2.imwrite(path1+file+".jpg",img_gray) #保存
            print("img_gray shape:{}".format(np.shape(img_gray)))
            cv2.waitKey()

     

     

    代码仅供学习参考

    展开全文
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空空如也

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