处理数据
解放你的双手
处理目标
数据完整性与一致性 清除损坏图片 统一处理(替换透明背景)
优化存储效率
压缩分辨率过高图片 选择节省空间的存储格式(webp格式90%质量)
图片读取和有效性验证
1.利用python的pillow库的 Image对象加载图片
def load image(image_path):
、.
image =Image.open(image_path)
if not image.mode =="RGB":
image = image.convert("RGB")
img =np.array(image,np.uint8)
return img
from PIL import Image
impoct nx Dy aE pPxLS = None
def load image(image path:str)->Image.Image:
try:
img=Image,open(image_path)#读取图片为image对象
np.array(img)#尝试用numpy加载图片为效组
return img
except Exception as e:
print(f"Error processing fimage path}: {str(e)}")
return None
def load image(image_path:str)->Image.Image:
try:
with Image.open(image path) as img:
img.load()#读取图片加我到内存
np.array(img)#营试用numpy加数图片
img=resize image(img)#resize图片
if has_alpha(img):#读取并移除透明图层
img=add white background(img)#添加自色背景
if not img.mode == "RGB" :
img = img.convert( RGB")
return ieo
2.用NumPy验证图片 3.用try-except处理异常 来源:[[kohya-ss/sdscripts/blob/main/library/train util.py]]