Python批量等比修改图片分辨率
在日常生活和工作中，我们可能会遇到需要批量处理大量图片的情况，比如修改图片分辨率。Python作为一门强大的编程语言，在处理图片等任务上也有着很好的表现。本文将介绍如何使用Python批量等比修改图片分辨率，让你轻松应对大量图片处理的需求。
图片分辨率的重要性
图片分辨率是指图片的像素数量，通常用宽度和高度的像素数来表示。分辨率越高，图片越清晰，但也会占据更多的存储空间。在某些情况下，我们需要将图片的分辨率进行调整，以适应不同的需求。
Python库 Pillow
Pillow是Python中一个强大的图片处理库，它支持多种图片格式，并提供了丰富的功能，包括调整图片大小、旋转、裁剪等。我们可以利用Pillow库来实现批量修改图片分辨率的功能。
代码示例
下面是一个简单的Python脚本，可以批量读取指定文件夹下的图片，并等比例修改图片的分辨率。
from PIL import Image
import os
def resize_images(input_folder, output_folder, width, height):
for root, dirs, files in os.walk(input_folder):
for file in files:
input_path = os.path.join(root, file)
img = Image.open(input_path)
img.thumbnail((width, height))
output_path = os.path.join(output_folder, file)
img.save(output_path)
input_folder = "input_images"
output_folder = "output_images"
width = 800
height = 600
resize_images(input_folder, output_folder, width, height)
在上面的代码中，我们首先导入了Pillow库，并定义了一个resize_images函数，用于批量修改图片的分辨率。然后我们指定了输入文件夹、输出文件夹以及目标分辨率，调用resize_images函数即可实现批量处理。
甘特图
下面是一个使用mermaid语法绘制的甘特图，展示了批量修改图片分辨率的整个过程：
gantt
title 批量修改图片分辨率流程
dateFormat YYYY-MM-DD
section 选择输入文件夹
选择文件夹 :done, a1, 2022-01-01, 3d
section 选择输出文件夹
选择文件夹 :done, a2, after a1, 2d
section 设置目标分辨率
设置分辨率 :done, a3, after a2, 1d
section 执行批量处理
执行处理 :done, a4, after a3, 5d
结语
通过以上介绍，我们学习了如何使用Python和Pillow库来批量等比修改图片分辨率。这个方法不仅可以节省时间，还可以提高工作效率。如果你有大量图片需要处理，不妨尝试使用Python来完成这项任务。希望本文对你有所帮助！
