Advertisement

使用MATLAB，对指定文件夹内的所有图像进行批量旋转90度，并保存结果。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
Matlab能够对指定文件夹内所有图像批量地进行90度旋转操作，并将处理后的图像保存下来。 这一步骤旨在扩充训练数据集，并为后续动态积分的调整提供支持。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 使用 MATLAB 批量旋转文件夹中所有图片90度并保存
    优质
    本教程介绍如何利用MATLAB编写脚本，实现对指定文件夹内所有图片进行统一90度顺时针或逆时针旋转，并自动保存至目标位置。 在 MATLAB 中对一个文件夹内的所有图像进行批量旋转90度并保存可以增加训练集的数量。为了实现这一功能，需要修改动态积分相关的代码。 具体来说，可以通过编写脚本来遍历指定文件夹中的每个图像文件，并使用MATLAB的图像处理函数（如`imrotate`）将它们分别旋转90度，然后将结果保存到新的位置或覆盖原图。这种方法有助于扩充数据集规模和多样性，从而可能提高模型训练的效果。 如果需要进一步操作动态积分相关的内容，则要根据具体需求调整代码逻辑以满足功能要求。
     
  • 使用Python对文件夹中的图片进行裁剪并保存，批量处理crop.py
    优质
    本段代码使用Python实现批量裁剪图片功能。通过运行名为crop.py的脚本，可以自动调整指定文件夹内所有图片尺寸，并将结果保存为新文件。 使用Python处理文件夹中的图片，可以将每张图片分割成若干部分并保存。这个过程需要对文件夹内的所有图片进行批量处理。
     
  • 使用MATLAB读取和处理指定文件夹中的所有图像
    优质
    本教程详细介绍了如何利用MATLAB高效地读取并处理特定文件夹内的全部图像数据，涵盖从基础到高级的各种操作技巧。 在需要对一个文件夹中的图像进行批量处理时，可以读取该文件夹下的所有图像（当然也可以选择其他格式如txt或docx）。
     
  • 使用 keras-yolov3 批量测试并保存结果
    优质
    本项目利用Keras框架下的YOLOv3模型进行批量图像的目标检测，并自动保存每个图像的检测结果与对应的图片文件。 几个月前我开始使用YOLOV3-keras，并训练了一个数据集。在测试过程中发现源码作者的测试代码不够完善，所以我对其进行了相应的调整： 1. 批量处理图片：将待测图片放入./test路径下，在进行测试时，第一张图片大约需要2秒左右的时间加载模型，后续每一张图片的耗时约为0.1秒。 2. 保存测试结果：完成所有图片的测试后，会自动在result文件夹中生成相应的输出内容以备查阅。 3. 输出详细信息至result.txt：该文本段落件包含了每一个边界框（bbox）的具体细节。
     
  • 使用VBA批量打印当前文件夹内的所有Excel文件
    优质
    本教程介绍如何利用VBA编写宏代码，实现一键批量打印指定文件夹内所有Excel工作簿的功能，提高办公效率。 使用VBA可以实现批量打印当前文件夹下所有Excel文件的功能（只需将本段落件拷贝到目标文件夹并运行即可）。
     
  • 使用OpenCV读取和处理文件夹中的所有图片并保存
    优质
    本教程详细介绍如何利用Python的OpenCV库批量读取指定文件夹内的所有图像文件，并进行基本的图像处理操作后保存结果。 使用OpenCV读取一个文件夹中的所有图片，并将这些图片保存到另一个指定的文件夹中。
     
  • 使用Python批量解压文件夹内的所有RAR、ZIP和7Z文件
    优质
    本教程详细介绍如何利用Python脚本自动化处理文件夹内多种压缩格式（RAR, ZIP, 7Z）的批量解压操作，提高工作效率。 常见的压缩包格式包括rar、zip、7z。本方法通过递归遍历指定路径下的所有文件和文件夹，批量解压这些压缩包，并生成unzip_log.txt日志文件以记录未能自动解压的文件路径，以便手动处理。详情请参阅作者主页上的相关文章。
     
  • BMP图像 旋转90度
    优质
    本教程介绍如何使用各种软件和编程方法将BMP格式的图片文件旋转90度，适用于需要快速调整图像方向的用户。 bmp图像旋转90度（顺时针）的文件处理方法涉及调整图像的数据结构以实现指定方向上的旋转效果。在进行此类操作时，需要理解原始BMP文件格式，并根据所需的新布局重新安排像素数据。这通常包括读取现有位图信息、计算新的宽度和高度以及构建变换后的图像数组。 具体来说，在代码层面执行此任务可能涉及以下步骤： 1. 打开并解析原bmp文件以获取头部信息。 2. 根据需要旋转的方向（这里是顺时针90度），确定新图片的尺寸。 3. 初始化一个用于存放处理后数据的新缓冲区。 4. 通过适当的索引计算，将原始图像中的像素值按照新的布局重新排列到目标数组中。对于每一对旧坐标(x,y)，找到其在旋转后的对应位置(y, width-x-1)或类似逻辑来填充新位图的每个元素。 5. 写入更新的数据以生成输出文件。 这种方法可以应用于任何需要对bmp图像进行定向调整的应用场景，如图形编辑软件、游戏开发等领域。
     
  • 使用Python将文件夹中的所有2D图像堆叠成3D图像并保存为TIF格式（2dto3dtif.py）
    优质
    本脚本利用Python编程语言，实现将指定文件夹内所有2D图像文件堆叠合并生成一个三维图像，并将其以TIF格式进行存储。通过命令行运行2dto3dtif.py即可执行此操作。 如何使用Python将文件夹内的所有2D图像堆叠成一个3D图像，并将其保存为.tif格式？