何百枚でも何千枚でもリサイズできます。
import os
import glob
from PIL import Image
src = glob.glob('./dataset/*.jpg') # オリジナル画像のパスと拡張子を設定
dst = './dataset_resized/' # リサイズ画像の保存フォルダ
width = 513 # リサイズ後の横幅
height = 513 # リサイズ後の縦幅
for f in src:
img = Image.open(f)
img = img.resize((width,height))
img.save(dst + os.path.basename(f))
横幅を指定する場合
import os
import glob
from PIL import Image
src = glob.glob('./dataset/*.jpg') # オリジナル画像のパスと拡張子を設定
dst = './dataset_resized/' # リサイズ画像の保存フォルダ
width = 513 # リサイズ後の横幅
for f in src:
img = Image.open(f)
original_width, original_height = img.size
scale = width / original_width
height = int(original_height * scale)
img = img.resize((width,height))
img.save(dst + os.path.basename(f))
縦幅を指定する場合
import os
import glob
from PIL import Image
src = glob.glob('./dataset/*.jpg') # オリジナル画像のパスと拡張子を設定
dst = './dataset_resized/' # リサイズ画像の保存フォルダ
height = 513 # リサイズ後の縦幅
for f in src:
img = Image.open(f)
original_width, original_height = img.size
scale = height / original_height
width = int(original_width * scale)
img = img.resize((width,height))
img.save(dst + os.path.basename(f))
🐣
お仕事のご相談こちらまで
rockyshikoku@gmail.com
Core MLを使ったアプリを作っています。
機械学習関連の情報を発信しています。