读取图片文件名, 按文件名尺寸 改对应图的尺寸


以下是用 Python 实现读取图片文件名并根据文件名修改对应图片尺寸的代码: ```python import os from PIL import Image def resize_images(): # 图片所在的文件夹路径 folder_path = 'your_folder_path' for filename in os.listdir(folder_path): # 检查是否为图片文件 if filename.endswith(('.jpg', '.jpeg', '.png')): # 提取文件名中的尺寸信息 size_info = filename.split('_')[1].split('.')[0] width, height = size_info.split('x') width = int(width) height = int(height) # 打开图片 image = Image.open(os.path.join(folder_path, filename)) # 调整图片尺寸 resized_image = image.resize((width, height)) # 保存修改后的图片 resized_image.save(os.path.join(folder_path, 'resized_' + filename)) resize_images() ``` // 以下是 3 点额外需要注意的逻辑点: // 1. 确保提供的文件夹路径存在并且有权限访问。 // 2. 处理可能出现的异常情况,比如文件名格式不符合预期或者图片读取失败。 // 3. 考虑图片的原始比例,避免过度拉伸或压缩导致图片失真。 [2024-12-04 17:00:11 | AI写代码神器 | 296点数解答]
- 假设pl0语言只使用4位十进制无符号整数。给定一个字符串,使用如下dfa判断其是否为4位无符号整数。 提示,可使用如下二维数组存储dfa。一个状态对应一行;一个输入符号(digit/other)对应一列。每看到输入字符串中一个符号,就以当且状态为行号,看到的符号为列号查询下个状态作为当前状态。 int[][] integerdfa = { //符号,下个状态 {0,0,0}, {0,2,error}, // 状态1 {0,3,final}, // 状态2 {0,4,final}, // 状态3 {0,final,final}, // 状态4 {0,error,error}, // 状态5 {0,0,0} // 状态6 }; 其中,final=5,error=6. 【输入形式】任意字符串。文件名:input.txt。 【输出形式】true/false。文件名:output.txt 【样例输入】5678 【样例输出】true(423点数解答 | 2024-10-07 19:23:58)295
- 修改图片 尺寸(84点数解答 | 2025-05-25 16:17:49)103
- 数组对象的 shape 属性可用于查看维数,返回一个包含数组维度的元组。元组的长度即维度,对应 ndim 属性(秩)。 使用 shape 属性可以方便地查看数组维度信息。 任务要求 请输出给定二维数组的维数,行数以及列数,并将其调整为2行6列的二维数组并输出(142点数解答 | 2024-10-12 21:48:05)155
- 数组对象的 shape 属性可用于查看维数,返回一个包含数组维度的元组。元组的长度即维度,对应 ndim 属性(秩)。 使用 shape 属性可以方便地查看数组维度信息。 任务要求 请输出给定二维数组的维数,行数以及列数,并将其调整为2行6列的二维数组并输出(451点数解答 | 2024-10-12 21:54:35)163
- #define USE_FC16_HW 1 #include <MD_MAX72xx.h> #include <SPI.h> #define FC16_HW 1 #define HARDWARE_TYPE FC16_HW #define MAX_DEVICES 1 #define CS_PIN 12 // D8 对应 GPIO15 MD_MAX72XX mx = MD_MAX72XX(HARDWARE_TYPE, CS_PIN, MAX_DEVICES); // 蛇定义 #define WIDTH 8 #define HEIGHT 8 int snakeX[64], snakeY[64]; int snakeLength = 3; int dirX = 1, dirY = 0; int foodX = 3, foodY = 3; // 按键 A0 #define KEY_PIN A0 void setup() { mx.begin(); mx.clear(); randomSeed(analogRead(0)); // 初始化蛇身体 for (int i(1917点数解答 | 2025-07-23 14:49:18)52
- // #define USE_FC16_HW 1 // #include <MD_MAX72xx.h> // #include <SPI.h> // #define FC16_HW 1 // #define HARDWARE_TYPE FC16_HW // #define MAX_DEVICES 1 // #define CS_PIN 12 // D8 对应 GPIO15 // MD_MAX72XX mx = MD_MAX72XX(HARDWARE_TYPE, CS_PIN, MAX_DEVICES); // // 蛇定义 // #define WIDTH 8 // #define HEIGHT 8 // int snakeX[64], snakeY[64]; // int snakeLength = 3; // int dirX = 1, dirY = 0; // int foodX = 3, foodY = 3; // // 按键 A0 // #define KEY_PIN A0 // void setup() { // mx.begin(); // mx.cle(1329点数解答 | 2025-07-23 15:07:45)61
- java调用python接口使用的string pythonscriptpathpng = "ruoyi-edu\\src\\main\\java\\com\\gtvote\\edu\\python\\pptutils.py"; processbuilder pbpng = new processbuilder("python", pythonscriptpathpng, pptfilepath, "png"); process ppng = pbpng.start(); // 读取 python 脚本写入的文件 bufferedreader reader = new bufferedreader(new filereader("count.txt")); ppng.waitfor(); 传入的中文是乱码(160点数解答 | 2024-06-06 17:18:39)265
- java调用python接口使用的 string pythonscriptpathpng = "ruoyi-edu\\src\\main\\java\\com\\gtvote\\edu\\python\\pptutils.py"; processbuilder pbpng = new processbuilder("python", pythonscriptpathpng, pptfilepath, "png"); process ppng = pbpng.start(); // 读取 python 脚本写入的文件 bufferedreader reader = new bufferedreader(new filereader("count.txt")); ppng.waitfor(); 传入的中文变成了乱码(344点数解答 | 2024-06-06 17:19:55)379
- java调用python接口使用的 string pythonscriptpathpng = "ruoyi-edu\\src\\main\\java\\com\\gtvote\\edu\\python\\pptutils.py"; processbuilder pbpng = new processbuilder("python", pythonscriptpathpng, pptfilepath, "png"); process ppng = pbpng.start(); // 读取 python 脚本写入的文件 bufferedreader reader = new bufferedreader(new filereader("count.txt")); ppng.waitfor(); java传入的中文值变成了乱码(264点数解答 | 2024-06-06 17:27:09)241
- 阅读代码完成填空1~7题 import numpy as np # 生成 1000 个服从正态分布的随机整数(均值 100,标准差 8) np.random.seed(42) num1 = np.random.normal( ______, 8, size=1000).reshape(-1,1). ______ #第1、2空 # 生成 1000 个 1 到 10 之间的随机整数 num2 = np.random.randint(1, ______, size=1000).reshape(-1,1) #第3空 # 合并数据 data = np.__________((num1, num2), axis=_________) #第4、5空 # 保存到 CSV 文件,数据间以逗号间隔,保存格式为整数%d np.savetxt("data.csv", data, delimiter="_________", fmt='%d',header="num1,num2", comments="") #第6空 # 读取 CSV 文(506点数解答 | 2025-03-23 14:32:14)172
- 阅读代码完成填空1~7题 import numpy as np # 生成 1000 个服从正态分布的随机整数(均值 100,标准差 8) np.random.seed(42) num1 = np.random.normal( ______, 8, size=1000).reshape(-1,1). ______ #第1、2空 # 生成 1000 个 1 到 10 之间的随机整数 num2 = np.random.randint(1, ______, size=1000).reshape(-1,1) #第3空 # 合并数据 data = np.__________((num1, num2), axis=_________) #第4、5空 # 保存到 CSV 文件,数据间以逗号间隔,保存格式为整数%d np.savetxt("data.csv", data, delimiter="_________", fmt='%d',header="num1,num2", comments="") #第6空 # 读取 CSV 文(116点数解答 | 2025-03-26 22:22:15)199
- 阅读代码完成填空1~7题 import numpy as np # 生成 1000 个服从正态分布的随机整数(均值 100,标准差 8) np.random.seed(42) num1 = np.random.normal( ______, 8, size=1000).reshape(-1,1). ______ #第1、2空 # 生成 1000 个 1 到 10 之间的随机整数 num2 = np.random.randint(1, ______, size=1000).reshape(-1,1) #第3空 # 合并数据 data = np.__________((num1, num2), axis=_________) #第4、5空 # 保存到 CSV 文件,数据间以逗号间隔,保存格式为整数%d np.savetxt("data.csv", data, delimiter="_________", fmt='%d',header="num1,num2", comments="") #第6空 # 读取 CSV 文(178点数解答 | 2025-03-26 22:26:30)236