Python批量处理图片Resize与格式转换实战

蓝鲸

发布时间：2026-10-14 | 3人浏览过

原创

本文介绍利用Python批量处理图片的方法。首先通过os模块遍历目录，结合cv2模块将指定文件夹内的JPG图片统一调整为300x300像素并保存。其次解决在含多种图像文件夹中批量将JPG转换为PNG时遇到的重命名报错问题，提供基于os.rename的正确转换代码。适用于需要快速统一图片尺寸或格式的场景。

Python批量调整图片尺寸实现

出差制作PPT时需要插入图片，但原图尺寸过大必须进行resize处理。面对十几张图片，逐一手动处理较为繁琐。鉴于近期正在学习Python，通过实际项目来巩固知识是最佳途径，因此编写了一段批量处理图片resize的代码。在此过程中，深入熟悉了Python内置的os模块以及OpenCV库中的cv2模块。

具体实现代码如下：


// python code
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)

批量将JPG转换为PNG的解决方案

补充知识：Python批量修改JPG为PNG（针对包含大量图像的文件夹场景）

经发现，网络上部分批量将JPG转换为PNG的代码在针对包含多种图像的文件夹执行rename操作时，常会出现“系统找不到指定文件”的错误。


import os
 
'''要重命名的图片路径'''
file_path = "pngpairdataset/test"
files = os.listdir(file_path)
for file in files:
  if file.endswith('jpg'):
   #要指明重命名之后的路径
    src = os.path.join(file_path, file)
    r_name = file.split('.')[0] + '.png'
    dct = os.path.join(file_path, r_name)
    os.rename(src, dct)

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