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????????在神经网络的训练与测试中，不同的网络需要的图像大小不一样。
????????所以，在将图像送入网络之前，我们需要将图像缩放到符合网络维度的大小。
????????本文基于这个需求，使用python中的图像处理库PIL来实现图像的缩放。
resize()函数讲解
1.单张图片的缩放
????????函数img.resize((width, height),Image.ANTIALIAS)
????????第二个参数：
- ????????????????Image.NEAREST ：低质量
- ????????????????Image.BILINEAR：双线性
- ????????????????Image.BICUBIC ：三次样条插值
- ????????????????Image.ANTIALIAS：高质量
#function: 更改图片尺寸大小
from PIL import Image
'''
filein: 输入图片
fileout: 输出图片
width: 输出图片宽度
height:输出图片高度
type:输出图片类型（png, gif, jpeg...）
'''
def ResizeImage(filein, fileout, width, height, type):
img = Image.open(filein)
out = img.resize((width, height),Image.ANTIALIAS) #resize image with high-quality
out.save(fileout, type)
if __name__ == "__main__":
filein = r'0.jpg'
fileout = r'testout.png'
width = 6000
height = 6000
type = 'png'
ResizeImage(filein, fileout, width, height, type)
2.多张图片的缩放
????????涉及到的一个重要函数glob.glob（）
? ? ? ? 例如：返回当前工程文件夹下所有的jpg路径可以编写如下代码
glob.glob('./*.jpg')
? ? ? ? 配合该函数，完整代码如下：
from PIL import Image
import os.path
import glob
def convertjpg(jpgfile,outdir,width=1280,height=720):
img=Image.open(jpgfile)
new_img=img.resize((width,height),Image.BILINEAR)
new_img.save(os.path.join(outdir,os.path.basename(jpgfile)))
for jpgfile in glob.glob("./source/*.jpg"): # 来源文件夹
convertjpg(jpgfile,"./target/") # 目标文件夹
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