vs2013+opencv2.4.11環境:批量命名+處理圖片+規範儲存圖片名
記得挺早之前做過一個深度學習相關的小專案,裡面要用到大量的圖片,但是圖片的名字不規整,而且一張一張處理起來太浪費時間,於是做了好久才寫出來,但是看著很彆扭感覺,今天重新整理一下批量命名和處理圖片。
寫一個指令碼檔案:process.bat,放在你想要的重新命名的圖片的相同目錄下,檔案內容如下:
@echo off
set a=-1
setlocal EnableDelayedExpansion
for %%n in (*.jpg) do (
set /A a+=1
ren "%%n" "Train_!a!.jpg"
)
上述程式碼可以將同目錄下所有圖片規範命名,命名格式為“Train_0.jpg"
看一下效果,
處理前:
處理後(點選.bat檔案,記得先把360關掉,有毒):
處理過後的圖片可以用在第二步的批量處理圖片
話不多說,直接上程式碼:
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
#include <vector>
#include <string>
#include <fstream>
using namespace cv;
using namespace std;
int main()
{
string fileName, destFiles;
string pattern_jpg = "F:\\image\\*.jpg"; //原始圖片所在路徑,可自行修改
vector<String> image_files;
glob(pattern_jpg, image_files);
/*
void cv::glob ( String pattern, std::vector< String > & result, bool recursive = false)
作用:將pattern路徑下所有檔名存入result中
*/
if (image_files.size() == 0) //判斷是否讀取到圖片
{
cout << "No image files[jpg]" << endl;
return 0;
}
for (unsigned int i = 0; i < image_files.size(); ++i) //image_file.size()代表檔案中總共的圖片個數
{
//int 轉換為 string
stringstream ss1;
string str1;
ss1 << i;
ss1 >> str1;
//為了方便,在“源.cpp”同級目錄下建立srcImage和grayImage,分別用於儲存原圖和灰度圖
fileName = "srcImage/Train_" + str1 + ".jpg"; //根據圖片的名稱讀取批量命名好的圖片,也可以用絕對路徑
destFiles = "grayImage/Test_" + str1 + ".jpg"; //處理後的檔案路徑及圖片名,圖片名為"Test_0.jpg"
//cout << fileName << endl;
/*
在這裡對圖片進行操作
*/
//下述操作為灰度圖轉換:
Mat srcImage = imread(fileName, 1);
Mat grayImage;
//imshow(grayFile, grayImage); //只會顯示資料夾中最後一張圖片,因為被覆蓋了
cvtColor(srcImage, grayImage, CV_BGR2GRAY); //opencv庫函式,轉換為灰度圖(原圖不能為灰度圖,否則會報錯)
imwrite(destFiles, grayImage); //將圖片寫入到grayImage目錄下
}
cout << "批量轉換成功" << endl;
system("pause");
return 0;
}
看一下效果,要將第一步批量重新命名後的圖片拷貝至srcImage資料夾下:
處理前:
批量處理後(灰度圖):
你也可以在其中對影象做不同的處理,不僅僅是灰度轉換!這樣就可以完成深度學習的前期處理
完美!
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