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本文实例讲述了python批量图片处理。分享给大家供大家参考,具体如下:
#!/usr/bin/python #coding:utf-8 import os from PIL import Image #源目录 MyPath = 'C:/Users/Eric/Desktop/python_text/20161214/test_Image/' #输出目录 OutPath = 'C:/Users/Eric/Desktop/python_text/20161214/outpath/' def processImage(filesoure, destsoure, name, imgtype): ''' filesoure是存放待转换图片的目录 destsoure是存在输出转换后图片的目录 name是文件名 imgtype是文件类型 ''' imgtype = 'jpeg' if imgtype == '.jpg' else 'png' #打开图片 im = Image.open(filesoure + name) #缩放比例 rate =max(im.size[0]/640.0 if im.size[0] > 60 else 0, im.size[1]/1136.0 if im.size[1] > 1136 else 0) if rate: im.thumbnail((im.size[0]/rate, im.size[1]/rate)) im.save(destsoure + name, imgtype) def run(): #切换到源目录,遍历源目录下所有图片 os.chdir(MyPath) for i in os.listdir(os.getcwd()): #检查后缀 postfix = os.path.splitext(i)[1] if postfix == '.jpg' or postfix == '.png': processImage(MyPath, OutPath, i, postfix) if __name__ == '__main__': run()
更多关于Python相关内容可查看本站专题:《Python图片操作技巧总结》、《Python数据结构与算法教程》、《Python函数使用技巧总结》、《Python字符串操作技巧汇总》及《Python入门与进阶经典教程》
希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。
标签:
python,批量,图片处理
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三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。