本教程详细介绍了使用Python进行图片处理的基础技巧，包括如何读取各种格式的图像文件，调整其大小以及转换不同的图片格式。通过简单的代码示例帮助你快速掌握这些实用技能。
本段落将详细介绍如何使用Python语言读取图片、修改图片格式以及调整图片大小的方法。由于其强大的库支持和简洁的语法，Python被广泛应用于各种自动化处理任务中，其中包括图像处理。
在进行图像处理时常用到两个重要的库：PIL（Python Imaging Library）及其更新分支Pillow，以及OpenCV。其中，Pillow提供了丰富的功能用于打开、修改及保存图片；而OpenCV则是一个强大的计算机视觉库，适用于复杂的图像处理和分析任务。
文中提到的关键代码行如下：
```python
from PIL import Image
import os
import cv2
import numpy as np
import glob
```
这段代码导入了几个重要的库。`from PIL import Image`用于从Pillow库中导入Image模块以读取及保存图片；`import os`则用来进行路径操作，而`import cv2`是为使用OpenCV库准备的。此外，还导入了NumPy（通过`import numpy as np`)来支持高效的数组运算，并且用到了glob来实现文件名模式匹配。
接下来的一段代码定义了一个函数用于读取图片并调整其大小：
```python
root_path=rtest9 # 操作文件路径
for root, dirs, files in os.walk(dir):
for file in files:
srcImg = cv2.imread(root_path + / + str(file))
img = Image.open(root_path + / + str(file))
print(root_path + / + str(file))
newImg = img.resize((50, 50), Image.BILINEAR) # 调整图片大小
cv2.imwrite(rimg2/ + str(file), newImg) # 写入新的文件地址
```
这段代码首先定义了一个变量`root_path`，指定了需要处理的目录路径。接着通过遍历指定路径下的所有子目录和文件来读取每一张图片，并分别使用OpenCV库中的`imread()`函数和Pillow库中的`Image.open()`方法打开同一张图片。之后利用Pillow的resize()方法将图像调整为50x50像素，最后再通过OpenCV的`imwrite()`函数保存修改后的文件。
需要注意的是，在上述代码中虽然实现了对图片大小进行调整的功能，但没有提及如何改变其格式。如果需要同时完成这两项操作，则可以在调用`cv2.imwrite()`时指定新的输出格式，例如将结果以JPEG形式存储：`cv2.imwrite(new_image.jpg, newImg)`。
通过以上介绍的知识点，我们可以了解到在Python中进行图片读取、转换以及调整大小的基本方法。这些技术可以应用于许多场景下，比如图像预处理阶段或批量修改文件等任务。对于有兴趣的读者来说，本段落提供的示例代码将有助于他们在实际工作中轻松地完成各种与图像相关的操作。
5星
