OpenCV 图像批量处理示例
OpenCV是一个用于图像处理和计算机视觉的开源库。它提供了一系列功能强大的函数，使开发者能够轻松地进行图像处理和分析。本文将介绍如何使用OpenCV对图像进行批量处理的示例。
首先，我们需要安装OpenCV库。这可以通过pip命令在命令行界面中完成。安装完成后，我们可以导入OpenCV模块并开始编写我们的代码。
示例中，我们将使用OpenCV对一系列图像进行色彩空间转换和图像旋转的批量处理。首先，我们需要创建一个包含所有图像的文件夹，并将代码文件放置在该文件夹中。
在代码开始时，我们需要导入所需的库和模块。除了OpenCV外，我们还需要导入os模块用于文件和文件夹操作。
python
import cv2
import os
接下来，我们需要定义一个函数来执行图像处理操作。在本示例中，我们将定义一个函数来实现色彩空间转换和图像旋转。
python
def process_image(image_path):
# 读取图像
img = cv2.imread(image_path)
# 将图像转换为灰度图像
gray_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 对灰度图像进行旋转（顺时针90度）
rotated_img = cv2.rotate(gray_img, cv2.ROTATE_90_CLOCKWISE)
# 保存处理后的图像
processed_image_path = 'processed_' + os.path.basename(image_path)
cv2.imwrite(processed_image_path, rotated_img)
在主函数中，我们需要遍历包含图像的文件夹，并对每张图像进行批量处理。
python
if __name__ == "__main__":
# 获取当前文件夹中的所有图像文件
image_folder = "."
image_files = [f for f in os.listdir(image_folder) if os.path.isfile(os.path.join(image_folder, f))]
# 对每张图像进行批量处理
for image_file in image_files:
image_path = os.path.join(image_folder, image_file)
process_image(image_path)
print("图像批量处理已完成。")
代码中的process_image函数将图像转换为灰度图像，并对其进行顺时针90度的旋转。处理后的图像将保存在与原始图像相同的文件夹中，并以"processed_"作为前缀。
在主函数中，我们通过遍历文件夹中的所有图像文件，并对每张图像调用process_image函数，实现了对图像的批量处理。处理完成后，程序将输出一条消息表示图像批量处理已完成。
在完成编写并保存代码文件后，我们可以在命令行界面中使用python命令运行代码。代码将自动对指定文件夹中的所有图像进行批量处理，并将处理后的图像保存在相同的文件夹中。
这个示例向我们展示了如何使用OpenCV对图像进行批量处理。通过定义处理函数和遍历文件夹中的所有图像文件，我们能够轻松地对图像进行批量处理，同时节省了大量的时间和精力。OpenCV的功能强大和易用性使得图像处理变得更加简单和高效。
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