在将其输出（图像）保存在多个变量中的 python opencv

Question

我有一个功能可以调整给定图像的大小。但是，我想要做的是，在其中使用 for 循环，这样我就可以根据需要调整尽可能多的图像大小并将它们保存在不同的变量中。

这里我有来自opencv的图像读取代码。

image1 = cv2.imread(test1.jpg)

image2 = cv2.imread(test2.jpg)

下面是图像大小调整功能。目前，它采用 image1，调整大小，然后将其保存到 img1。如何使用 for 循环，以便我可以传递 image1、image2、image3 等，并将其分别保存到 img1、img2、img3.....

def image_resize(image1, width=None, height=None,inter=cv2.INTER_AREA):

    # initialize the dimensions of the image to be resized and

    # grab the image size

    dim = None

    (h, w) = image1.shape[:2]

    # if both the width and height are None, then return the

    # original image

    width is None and height is None:

        return image1

    # check to see if the width is None

    if width is None:

        # calculate the ratio of the height and construct the dimensions

        r = height / float(h)

        dim = (int(w * r), height)

    # otherwise, the height is None

    else:

        # calculate the ratio of the width and construct the dimensions

        r = width / float(w)

        dim = (width, int(h * r))

    # resize the image

    resized = cv2.resize(image1, dim, interpolation = inter)

    # return the resized image

    return resized

img1 = image_resize(image1, height = 500)

问这个问题可能很愚蠢。但我是这个编程区的新手。因此，任何帮助将不胜感激。

Answer 1

创建字典并定义图像详细信息，将其传递给函数image_resize并使用循环将有所帮助。这是示例代码def image_resize(image1, width = None, height=None,inter=cv2.INTER_AREA):# initialize the dimensions of the image to be resized and        # grab the image size        dim = None        (h, w) = image1.shape[:2]        # if both the width and height are None, then return the        # original image        if width is None and height is None:            return image1        # check to see if the width is None        if width is None:            # calculate the ratio of the height and construct the dimensions            r = height / float(h)            dim = (int(w * r), height)        # otherwise, the height is None        else:            # calculate the ratio of the width and construct the dimensions            r = width / float(w)            dim = (width, int(h * r))        # resize the image        resized = cv2.resize(image1, dim, interpolation = inter)        # return the resized image        return resizedresized_images = []#here image_name is name of the images,# in image_width/image_height add width/height according to image obj = { image: [image_name],       width :[image_width],       height:[image_heights],       inter =cv2.INTER_AREA       }def fun(obj):    for i in obj:        for j in i:            img = image_resize(i['image'][j],i['width'][j],i['height'][j],i['inter'])            resized_image.append(img)fun(obj)

Answer 2

这是使用 for 循环的一种方法，假设您有 10 张图像作为示例。说明：创建一个空列表resized_images来存储调整大小的图像。让我们假设你有一个名为10倍的图像test1.jpg，test2.jpg，test3.jpg等等。您使用索引i迭代 10 个值，然后使用imreadfor 循环读取图像并调用该函数。该函数的返回值现在存储在一个列表中resized_images，您可以稍后访问该列表。'test%s.jpg' %i是动态读取具有变量名称的不同图像的方法。现在一旦所有图像都调整了大小，您可以访问第一个调整大小的图像resized_images[0]，第二个调整大小的图像resized_images[1]等等。python 中的索引从 0 开始，因此使用 index 访问第一个图像[0]。def image_resize(image, width = None, height = None, inter = cv2.INTER_AREA):    dim = None    (h, w) = image.shape[:2]    if width is None and height is None:        return image    if width is None:        r = height / float(h)        dim = (int(w * r), height)    else:        r = width / float(w)        dim = (width, int(h * r))    resized = cv2.resize(image, dim, interpolation = inter)    return resizedresized_images = []number_of_images = 10for i in range(1, number_of_images+1):    image = cv2.imread('test%s.jpg' %i)    img = image_resize(image, height = 500)    resized_images.append(img)