agrobot_base/Treinamento/models/ruas/normalize_dataset.py

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Python
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import os
from PIL import Image
# Definindo o diretório de origem das imagens
source_dir = 'dataset/images_o'
# Definindo o diretório de destino das imagens processadas
dest_dir = 'dataset/images'
# Verifica se o diretório de destino existe, senão cria
if not os.path.exists(dest_dir):
os.makedirs(dest_dir)
# Definindo o tamanho desejado para as imagens
desired_size = (512, 512)
# Inicializando o contador de imagens
image_counter = 1
# Listando todos os arquivos no diretório de origem
for filename in os.listdir(source_dir):
if filename.lower().endswith(('.png', '.jpg', '.jpeg', '.tiff', '.bmp', '.gif')):
# Construindo o caminho completo do arquivo
file_path = os.path.join(source_dir, filename)
# Abrindo a imagem
with Image.open(file_path) as img:
# Redimensionando a imagem
img_resized = img.resize(desired_size)
# Construindo o novo nome do arquivo com o contador
# Isso garante que cada imagem tenha um nome único baseado em sua ordem de processamento
new_filename = f"{image_counter}.jpeg"
dest_path = os.path.join(dest_dir, new_filename)
# Salvando a imagem no formato JPEG
img_resized.save(dest_path, 'JPEG')
# Incrementando o contador após cada imagem processada
image_counter += 1
print("Processamento concluído.")