如何批量切割图片？

一、如何批量切割图片？

一、将图片批量处理成384*192像素大小。

步骤如下：

1、将需处理的图片存放在一个“文件夹1”里，打开任意一张需处理图片。

2、菜单栏——窗口——动作（打对勾），此时出现动作面板。

3、点击动作面板最下面的“创建新动作”，命名为：“动作图像大小”（此时开始记录动作，“开始记录”按钮变为红色）。

4、菜单栏——图像——图像大小——将“约束比例”对勾去掉，设置像素大小：宽度384像素、高度192像素——确定。

5、回到动作面板，点击“停止播放、记录”按钮。

6、文件——自动——批处理——动作选择“动作图像大小”，“源”选择“文件夹1”，“目的”选择“文件夹2”（新建的）——好。二、批量将每张图片切片为4×2的小图片，每张图片是96×96像素。

步骤如下：

1、打开“文件夹2”中的任意一张图片。

2、菜单栏——窗口——动作（打对勾），此时出现动作面板。

3、点击动作面板最下面的“创建新动作”，命名为：“动作切片”（此时开始记录动作，“开始记录”按钮变为红色）。

4、点击图片，切片工具——切片选取工具——切片划分（若为灰色，点击一下图片即可）——水平划分为：2个纵向切片，96像素/切片；垂直划分为：4个横向切片，96像素/切片——好。

5、回到动作面板，点击“停止播放、记录”按钮。

6、文件——自动——批处理——动作选择“动作切片”，“源”选择“文件夹2”，“目的”选择“文件夹3”（新建的）——好。三、将已切片的小块存储为单个图片。

步骤如下：

1、打开“文件夹3”（上步做好的，每张已切成8小块）中的任意一张图片。

2、点击动作面板最下面的“创建新动作”，命名为：“动作输出”（此时开始记录动作，“开始记录”按钮变为红色）。

3、点击图片，文件——存储为web所有格式——ctrl+A(全选8张小块）——存储（右侧）——保存在：“文件夹4”（新建的），保存类型:仅限图像(*.jpg)——保存——存储。

4、回到动作面板，点击“停止播放、记录”按钮。

5、文件——自动——批处理——动作选择“动作输出”，“源”选择“文件夹3”，“目的”选择“文件夹4”——好。其实，也可以将以上三个步骤合为同一个动作，一起批处理。希望对你有帮助，再试试吧！

二、python批量删除字段

三、python批量定义变量？

variables={}for i in range(1,band): variables['a'+str(i)]=ds.GetRasterBand(i).ReadAsArray(0,0,cols,rows)

四、图像识别如何设置python web界面的批量上传图片？

打开电脑之后，点击鼠标左键打开 然后右下角的主菜单之后找到图像识别，点击键盘的w键，将界面设置成pyth on Web之后点击键盘的fj级和批量上传图片 

五、su柱子怎么批量切割？

其实在SUAPP插件里面是有这个功能的，比如我要拉建筑模型里面的结构柱，数量太多，一个个拉很麻烦。

在SU里面，关闭其他图层，可以全选柱框，点击联合推拉按钮，输入高度。

注意输入高度后需要空白处右键点击完成，可能版本不一样，但是大同小异。

六、python excel怎么批量删除内容？

excel批量删除单元格内多余的内容的具体步骤如下：需要准备的材料分别是：电脑、Excel表格。

1、首先打开需要编辑的Excel表格，进入到编辑页面中。

2、然后在弹出来的窗口中点击打开查找和选择中的“替换”。

3、然后在弹出来的窗口中点击“查找内容”输入想要删除的内容。

4、然后点击“全部替换”就可以了。

七、python批量修改变量类型？

批量修改变量类型的方法是玩家需要对修改类型全部选中，然后进行修改保存即可。

八、python怎么输出图片？

步骤/方式1

一、读取图片输出

python内要对一个已有的图片进行操作的话一般使用的都是PIL库，而这个第三方库安装时又会分为两个版本。python2安装它的时候库名称为pil，而在python3安装时则是要使用pillow这个名称，但是导入使用的python库名称都是PIL。

而读取图片并输出的话不需要使用到整个PIL库，只要将其中的Image模块导入使用就可以了。这样能够减少程序内容的占用和运行速度，示例如下：

步骤/方式2

二、绘制图片显示

python中绘图可以使用到turtle这个自定义的内置绘图模块，也可以使用matplotlib这个绘制统计图表和数据图表的库。无论哪一个库都是会调用python的figure窗口程序，这个窗口就是用来显示python绘图之后输出的图片，代码示例如下：

九、如何切割图片？

　　步骤 1: 打开PS， 在菜单栏点击【窗口】——【动作】。　　步骤 2: 在弹出的窗口点击最下面倒数第二个图标（创建新动作按钮）。　　步骤 3: 为新建的动作命名，然后点击记录。　　步骤 4: 打开一张要切割的图片：点击【文件】——【打开】，然后选择文件打开。　　步骤 5: 选择切片工具，然后再图片上拖动（在要切割的位置拖动即可）。　　步骤 6: 选择【文件】——【存储为】，然后选择保存位置，点击【保存】。　　步骤 7: "JPEG 选项"点击【确定】即可。　　步骤 8: 在动作记录面板单击【停止】按钮（第一个按钮）停止记录动作。　　步骤 9: 关闭该文件，重新选择【文件】——【自动】——【批处理】。　　步骤 10: 在弹出的窗口中点击【选择】，然后选择要批处理的图片文件（注，此处要提前将批处理的图片放在一个文件夹内）。　　步骤11：设置目标文件夹位置，然后点击右上角【确定】即可开始批处理过程。

十、python图片文字识别？

Python有很多图片文字识别包，这里给大家推荐一个开源利器-EasyOCR

首先我们要知道OCR是什么？

有一款软件叫扫描全能王，想必一些小伙伴听过，这是一个OCR集成软件，可以将图像内容扫描成文字。

所以说，OCR作用是对文本资料的图像文件进行分析识别处理，获取文字及版面信息。

OCR的全称叫作“Optical Character Recognition”，即光学字符识别。

这算是生活里最常见、最有用的AI应用技术之一。

细心观察便可发现，身边到处都是OCR的身影，文档扫描、车牌识别、证件识别、银行卡识别、票据识别等等。

OCR本质是图像识别，其包含两大关键技术：文本检测和文字识别。

先将图像中的特征的提取并检测目标区域，之后对目标区域的的字符进行分割和分类。

关于EasyOCR

Python中有一个不错的OCR库-EasyOCR，在GitHub已有9700star。它可以在python中调用，用来识别图像中的文字，并输出为文本。

https://github.com/JaidedAI/EasyOCR

EasyOCR支持超过80种语言的识别，包括英语、中文（简繁）、阿拉伯文、日文等，并且该库在不断更新中，未来会支持更多的语言。

安装EasyOCR

安装过程比较简单，使用pip或者conda安装。

pip install easyocr

如果用的PyPl源，安装起来可能会耽误些时间，建议大家用清华源安装，几十秒就能安装好。

使用EasyOCR需要会python，知道如何编写简单的脚本，并使用第三方库进行编程。

使用方法

EasyOCR的用法非常简单，分为三步:

• 1.创建识别对象；
• 2.读取并识别图像；
• 3.导出文本。

我们先来举个简单的例子。

找一张路标图片，保存到电脑：

接着撸代码：

# 导入easyocr
import easyocr
# 创建reader对象
reader = easyocr.Reader(['ch_sim','en']) 
# 读取图像
result = reader.readtext('test.jpg')
# 结果
result

输出结果：

可以看到路标上的三个路名以及拼音都识别出来了！

识别的结果包含在元组里，元组由三部分组成：边框坐标、文本、识别概率。

关于语言：

这段代码有一段参数['ch_sim','en']，这是要识别的语言列表，因为路牌里有中文和英文，所以列表里添加了ch_sim（简体中文）、en（英文）。

可以一次传递多种语言，但并非所有语言都可以一起使用。英语与每种语言兼容，共享公共字符的语言通常相互兼容。

前文我们给出了EasyOCR支持的语言列表，并附有参数代号。

关于图像文件：

上面传入了相对路径'test.jpg'，还可以传递OpenCV图像对象（numpy数组）、图像字节文件、图像URL。

再读取一张文字较多的新闻稿图片：

# 导入easyocr
import easyocr
# 创建reader对象
reader = easyocr.Reader(['ch_sim','en']) 
# 读取图像
result = reader.readtext('test1.jpg')
# 结果
result

识别文字的准确率还是很高的，接下来对文字部分进行抽取。

for i in result:
    word = i[1]
    print(word)

输出：

小结

该开源库是作者研究了几篇论文，复现出来的成果，真是一位实干家。

检测部分使用了CRAFT算法，识别模型为CRNN，它由3个主要组件组成：特征提取，序列标记（LSTM）和解码（CTC）。整个深度学习过程基于Pytorch实现。

作者一直在完善EasyOCR，后续计划一方面扩展支持更多的语言，争取覆盖全球80%~90%的人口；另一方面支持手写识别，并提高处理速度。