python中的新特性。我想对一个文件夹中的不同图像应用算法，并将新图像保存到另一个文件夹中。生物学研究图像

Question

我想反转黑白图像中的颜色，然后用以下代码更改透明背景：

imgg = Image.open('HSPl4_E5_LP8.png')
data = np.array(imgg)

converted = np.where(data == 255, 0, 255)

imgg = Image.fromarray(converted.astype('uint8'))

imgg.save('new HSPl4_E5_LP8.png')

及

from PIL import Image
   

img = Image.open('new HSPl4_E5_LP8.png')
img = img.convert("RGBA")
datas = img.getdata()
     
       
newData = []
for item in datas:
    if item[0] == 255 and item[1] == 255 and item[2] == 255:
        newData.append((255, 255, 255, 0))#0 és la alfa de rgba i significa 0 opacity.
   
    else:
            newData.append(item)
            
    
img.putdata(newData)
img.save("HSPl4_E5_LP8 transparent.png", "PNG")

然后我想在一个文件夹中的几个图像中重复这个过程。然后，我想将新图像和更改保存在另一个文件夹中。但我没有找到一个办法让它发挥作用

Answer 1

我不确定我是否正确理解你的问题，但我认为你可以做到以下几点。 首先，将两个操作捆绑到一个函数中：

from PIL import Image

def imageTransform(imgfile,destfolder):
    img = Image.open(imgfile)
    data = np.array(img)
    converted = np.where(data == 255, 0, 255)
    img = Image.fromarray(converted.astype('uint8'))
    img = img.convert("RGBA")
    datas = img.getdata()   
    newData = []
    for item in datas:
        if item[0] == 255 and item[1] == 255 and item[2] == 255:
            newData.append((255, 255, 255, 0))
        else:
            newData.append(item)      
    img.putdata(newData)
    img.save(destfolder+"/"+imgfile, "PNG")

此函数将打开一个图像，应用您提到的更改，然后将其保存在指定的路径中。然后，您可以使用以下代码自动执行此过程：

import os

originalfolder = "folderpath"  #place your folder path as string
destfolder = "folderpath" #place your destination path as string
directory = os.fsencode(originalfolder)    
for file in os.listdir(directory):
    filename = os.fsdecode(file)
    imageTransform(file, destfolder)

“originalfolder”是原始图像所在的文件夹。格式应该类似于"C:/Users/yourfolder"

“desfolder”是存储新图像的文件夹。格式应该类似于"C:/Users/yournewfolder"

Answer 2

假设apply_algo是一个函数，它为输入图像获取一个路径对象，并返回转换后的PIL.image对象，则可以使用pathlib实现此目的

from pathlib import Path


def process_files(source: str, dstn: str):
    dstn = Path(dstn)
    source = Path(source)
    # check if input strings are directories or not.
    if not (source.is_dir() and dstn.is_dir()):
        raise Exception("Source and Dstn must be directories")
    # use rglob if you want to pick files from subdirectories as well
    for path in source.glob("*"):
        if path.is_file():
            output_img = apply_algo(path)
            output_img.save(dstn / path.name(), "PNG")