之前遇到过一次这个问题，当时解决了但是忘了记录，这里再记录一次好了。
整体代码如下：
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
name="1-1.png"
path="crop/"+name
src = cv2.imread(path)
img = cv2.cvtColor(src, cv2.COLOR_BGR2RGB)
# Opencv和matplotlib读取图片的渠道不同，需要转换
# cv2.imshow("original image", src)
# 获取图像的高度和宽度
plt.savefig('my_fig.png', dpi=my_dpi)
plt.imshow(img)
IMG = cv2.bitwise_not(img)
# 进行反色操作
# cv2.imshow("bitwise image", img)
mydpi=96
plt.figure(figsize=(Width/mydpi,Height/mydpi),dpi=mydpi)
# figsize中的单位是inches，重点解释一下这个figsize参数，先写宽度，再高度
"""
figsize : (float, float), optional, default: None width, height in inches. If not provided, defaults to:rc:`figure.figsize` = ``[6.4, 4.8]``
"""
plt.imshow(IMG)
plt.axis('off')
# 去掉坐标轴
# 保存
plt.savefig("processcrop/"+name,dpi=mydpi)但是不知道为什么还是会有白边。。。
注意：
jupyter lab中：
jupyter notebook中，再次恢复环境竟然好了，之前的报错信息大概就是plt.axis("off")这个函数不接受bool类型的值
opencv默认保存就是和原图一样的大小
name="1-1.png"
path="crop/"+name
src = cv2.imread(path)
plt.imshow(src[:, :, ::-1])
plt.axis('off')
img = cv2.bitwise_not(src)
cv2.imwrite("processcrop/"+name,img)
原图：
保存后的图：
参考——stack overflow的回答：Specifying and saving a figure with exact size in pixels
plt.figure(figsize=(800/my_dpi, 800/my_dpi), dpi=my_dpi)
# 假设有一个800×800pix的图，要显示在本机电脑dpi为96的电脑上，则要保持原图大小显示就可以使用上述代码。
plt.savefig('my_fig.png', dpi=my_dpi)
# 保存成相同分辨率，使用上述代码
# 如果想把分辨率提高10倍，则可以进行如下方式，则就保存了一个8000X8000的高清图
plt.savefig('my_fig.png', dpi=my_dpi * 10)
另外根据另一个回答：How to get matplotlib figure size
import matplotlib.plt fig = plt.figure() # 在构建画布的时候就已经有一个默认的分辨率了 size = fig.get_size_inches()*fig.dpi # size in pixels
方法一：
import numpy as np import os import cv2 # 设置图片路径，该路径下包含了14张jpg格式的照片，名字依次为0.jpg, 1.jpg, 2.jpg,...,14.jpg DATADIR="D:\Code\ToolBox" #设置目标像素大小，此处设为300''' IMG_SIZE=300 #使用os.path模块的join方法生成路径''' path=os.path.join(DATADIR) #使用os.listdir(path)函数，返回path路径下所有文件的名字，以及文件夹的名字， #例如，执行下行代码后，img_list是一个list，值为['0.jpg','1.jpg','10.jpg','11.jpg','12.jpg','13.jpg','14.jpg', #'2.jpg','3.jpg','4.jg', '5.jpg', '6.jpg', '7.jpg', #'8.jpg', '9.jpg']，注意这个顺序并没有按照从小到大的顺序排列''' img_list=os.listdir(path) ind=0 for i in img_list: #调用cv2.imread读入图片，读入格式为IMREAD_COLOR''' img_array=cv2.imread(os.path.join(path,i),cv2.IMREAD_COLOR) #'''调用cv2.resize函数resize图片''' new_array=cv2.resize(img_array,(IMG_SIZE,IMG_SIZE)) img_name=str(ind)+'.jpg' #'''生成图片存储的目标路径''' save_path='D:\\Code\\resized\\'+str(ind)+'.jpg' ind=ind+1 #'''调用cv.2的imwrite函数保存图片''' cv2.imwrite(save_path,new_array)
方法二：
#提取目录下所有图片,更改尺寸后保存到另一目录
from PIL import Image
import os.path
import glob
def convertjpg(jpgfile,outdir,width=128,height=128):
img=Image.open(jpgfile)
try:
new_img=img.resize((width,height),Image.BILINEAR)
new_img.save(os.path.join(outdir,os.path.basename(jpgfile)))
except Exception as e:
print(e)
for jpgfile in glob.glob("E:\\img\\*.jpg"):
convertjpg(jpgfile,"E:\\lianhua")方法三：该方法批量修改图片大小和文件夹名称
import os from PIL import Image from PIL import ImageFile ImageFile.LOAD_TRUNCATED_IMAGES = True from matplotlib.font_manager import FontProperties font = FontProperties(fname=r'c:\windows\fonts\SimSun.ttc', size=14) # 获取当前路径 path_abs = os.getcwd() print u'*****************开始文件名更名操作*****************' print path_abs # 遍历当前路径下的文件以及文件目录 for root, dir_name, file_name in os.walk(path_abs): # 统计文件夹个数 num_dir = len(dir_name) for idx, item in enumerate(dir_name): print u'第', idx, u'个文件正在更名......' item_new = 'test_' + '0' * (1 - idx / 10) + str(idx) # 原文件路径 path_dir_old = path_abs + '\\' + item # print u'原文件路径：', path_dir_old # 新文件路径 path_dir_new = path_abs + '\\' + item_new # print u'新文件路径：', path_dir_new # 更名操作 os.renames(path_dir_old, path_dir_new) print u'*****************文件名更名完毕！*****************' print u'*****************图片名更名*******************' for root1, dir_name1, file_name1 in os.walk(path_abs): num1_dir = len(dir_name1) for idx1, item1 in enumerate(dir_name1): path_dir1 = path_abs + '\\' + item1 for root2, dir_name2, file_name2 in os.walk(path_dir1): for idx2, item2 in enumerate(file_name2): # 原路径 + 图片名 item2_old = path_dir1 + '\\' + item2 # 新路径 + 图片名（强制转换成jpg格式，数字6制定图片名长度以及0的填充个数） item_new2 = 'idx_'+ '0' * (5 - len(str(idx2))) + str(idx2) item2_new = path_dir1 + '\\' + item_new2 + '.jpg' # 更名 os.rename(item2_old, item2_new) # resize 成指定尺寸大小 img = Image.open(item2_new) img_new = img.resize((220, 220)) # save 保存 img_new.save(item2_new)
以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。
