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本文实例为大家分享了python实现大量图片重命名的具体代码,供大家参考,具体内容如下
说明
在进行深度学习的过程中,需要对图片进行批量的命名处理,因此利用简单的python代码实现图片的命名格式处理
# -*- coding:utf8 -*- import os class BatchRename(): ''' 批量重命名文件夹中的图片文件 ''' def __init__(self): self.path = 'C:/Users/.../Data/Image' #表示需要命名处理的文件夹 def rename(self): filelist = os.listdir(self.path) #获取文件路径 total_num = len(filelist) #获取文件长度(个数) i = 1 #表示文件的命名是从1开始的 for item in filelist: if item.endswith('.jpg'): #初始的图片的格式为jpg格式的(或者源文件是png格式及其他格式,后面的转换格式就可以调整为自己需要的格式即可) src = os.path.join(os.path.abspath(self.path), item) dst = os.path.join(os.path.abspath(self.path), ''+str(i) + '.jpg')#处理后的格式也为jpg格式的,当然这里可以改成png格式 #dst = os.path.join(os.path.abspath(self.path), '0000' + format(str(i), '0>3s') + '.jpg') 这种情况下的命名格式为0000000.jpg形式,可以自主定义想要的格式 try: os.rename(src, dst) print ('converting %s to %s ...' % (src, dst)) i = i + 1 except: continue print ('total %d to rename & converted %d jpgs' % (total_num, i)) if __name__ == '__main__': demo = BatchRename() demo.rename()
本文已被收录到专题《python图片处理操作》 ,欢迎大家点击学习更多精彩内容。
以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持。
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RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。
更新日志
2024年09月21日
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