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Python 处理图像并生成 JSONL 元数据文件 - 灵活text版本

news 来源：原创 2025/7/18 4:37:56

Python 处理图像并生成 JSONL 元数据文件 - 灵活text版本

flyfish

import os
import json
import argparse
from PIL import Image
from xpinyin import Pinyinclass ImageConverter:def __init__(self, src_folder, dest_folder, target_size=1024, output_format="JPEG", quality=95, recursive=False, prefix="", suffix="", metadata_file="metadata.jsonl"):"""初始化图像转换器:param src_folder: 源图像文件夹路径:param dest_folder: 目标输出文件夹路径:param target_size: 输出图像的目标尺寸（默认为1024）:param output_format: 输出图像格式（默认为JPEG）:param quality: 输出图像质量（0-100，仅适用于某些格式）:param recursive: 是否递归处理子文件夹:param prefix: 输出文件名前缀:param suffix: 输出文件名后缀:param metadata_file: 元数据文件名"""self.src_folder = src_folderself.dest_folder = dest_folderself.target_size = target_sizeself.output_format = output_formatself.quality = qualityself.recursive = recursiveself.prefix = prefixself.suffix = suffixself.metadata_file = metadata_fileself.image_list = []self.pinyin_converter = Pinyin()def setup_directories(self):"""确保源文件夹存在，创建目标文件夹（如果不存在）"""if not os.path.exists(self.src_folder):raise FileNotFoundError(f"源文件夹 {self.src_folder} 不存在")os.makedirs(self.dest_folder, exist_ok=True)print(f"目标文件夹已准备就绪: {self.dest_folder}")def collect_images(self):"""收集源文件夹中所有支持的图像文件"""supported_formats = ('.png', '.jpg', '.jpeg', '.bmp', '.gif', '.tiff')self.image_list = []if self.recursive:for root, _, files in os.walk(self.src_folder):for f in files:if f.lower().endswith(supported_formats):relative_path = os.path.relpath(root, self.src_folder)target_subfolder = os.path.join(self.dest_folder, relative_path)os.makedirs(target_subfolder, exist_ok=True)self.image_list.append((os.path.join(root, f), target_subfolder, f))else:files = [f for f in os.listdir(self.src_folder) if f.lower().endswith(supported_formats)]files.sort()  # 按文件名排序# 修复此处：添加for循环遍历文件for f in files:self.image_list.append((os.path.join(self.src_folder, f), self.dest_folder, f))print(f"找到 {len(self.image_list)} 张图像")def filename_to_pinyin(self, filename):"""将文件名中的中文部分转换为带音调的拼音"""base_name, ext = os.path.splitext(filename)chinese_chars = ''.join([c for c in base_name if '\u4e00' <= c <= '\u9fff'])if not chinese_chars:return ""  # 无中文字符时返回空（可根据需求调整）pinyin_list = []for char in chinese_chars:py = self.pinyin_converter.get_pinyin(char, tone_marks='numbers')# 确保音调存在，默认补1if not any(c.isdigit() for c in py):py += '1'pinyin_list.append(py.lower())  # 转换为小写return '_'.join(pinyin_list)def resize_and_pad_image(self, img):"""等比缩放图像，并将其放入指定大小的白色背景正方形中:param img: PIL 图像对象:return: 处理后的新图像"""original_width, original_height = img.sizeratio = min(self.target_size / original_width, self.target_size / original_height)new_size = (int(original_width * ratio), int(original_height * ratio))resized_img = img.resize(new_size, Image.LANCZOS)# 创建白色背景图像padded_img = Image.new("RGB", (self.target_size, self.target_size), (255, 255, 255))# 居中粘贴position = ((self.target_size - new_size[0]) // 2, (self.target_size - new_size[1]) // 2)padded_img.paste(resized_img, position)return padded_imgdef convert_and_rename_images(self):"""转换图像格式并重命名，同时进行缩放和填充"""results = []for idx, (src_path, dest_subfolder, filename) in enumerate(self.image_list):base_name, ext = os.path.splitext(filename)pinyin_text = self.filename_to_pinyin(base_name)# 构建新文件名new_filename = f"{self.prefix}{idx:02d}{self.suffix}.{self.output_format.lower()}"dest_path = os.path.join(dest_subfolder, new_filename)# 计算相对路径（相对于dest_folder）relative_path = os.path.relpath(dest_path, self.dest_folder)try:with Image.open(src_path) as img:# 转换为RGB模式（如果不是）if img.mode not in ('RGB', 'RGBA'):img = img.convert('RGB')processed_img = self.resize_and_pad_image(img)# 根据输出格式设置保存参数save_args = {}if self.output_format.lower() == 'jpeg':save_args['quality'] = self.qualitysave_args['optimize'] = Trueelif self.output_format.lower() == 'png' and img.mode == 'RGBA':save_args['format'] = 'PNG'processed_img.save(dest_path, **save_args)results.append({"text": pinyin_text,  # 使用转换后的拼音作为text"file_name": relative_path})print(f"已保存: {relative_path}  (text={pinyin_text})")except Exception as e:print(f"处理 {filename} 时出错: {e}")results.append({"text": pinyin_text,"file_name": relative_path,"error": str(e)})return resultsdef generate_jsonl(self, results):"""生成 metadata.jsonl 文件，每行一个 JSON 对象"""jsonl_path = os.path.join(self.dest_folder, self.metadata_file)with open(jsonl_path, "w", encoding="utf-8") as f:for item in results:f.write(f"{json.dumps(item, ensure_ascii=False)}\n")print(f"JSONL 文件已生成: {jsonl_path}")def run(self):"""执行整个流程"""self.setup_directories()self.collect_images()results = self.convert_and_rename_images()self.generate_jsonl(results)def main():parser = argparse.ArgumentParser(description='图像转换器 - 处理图像并生成JSONL元数据')# 必需参数parser.add_argument('--src', required=True, help='源图像文件夹路径')parser.add_argument('--dest', required=True, help='目标输出文件夹路径')# 可选参数parser.add_argument('--size', type=int, default=1024, help='输出图像的目标尺寸')parser.add_argument('--format', default="JPEG", choices=["JPEG", "PNG", "WEBP"], help='输出图像格式')parser.add_argument('--quality', type=int, default=95, help='输出图像质量（0-100，仅适用于某些格式）')parser.add_argument('--recursive', action='store_true', help='递归处理子文件夹')parser.add_argument('--prefix', default="", help='输出文件名前缀')parser.add_argument('--suffix', default="", help='输出文件名后缀')parser.add_argument('--metadata', default="metadata.jsonl", help='元数据文件名')args = parser.parse_args()# 创建并运行转换器converter = ImageConverter(src_folder=args.src,dest_folder=args.dest,target_size=args.size,output_format=args.format,quality=args.quality,recursive=args.recursive,prefix=args.prefix,suffix=args.suffix,metadata_file=args.metadata)converter.run()if __name__ == "__main__":main()

不再使用固定的output_text，而是从图像文件名中提取中文部分转换为拼音.
新增拼音转换函数filename_to_pinyin方法专门处理文件名，只保留中文字符并转换为带音调的拼音（如天.jpg→tian1）

使用方法

python converter.py --src ./images --dest ./processed_images --size 512 --format PNG

Python 处理图像并生成 JSONL 元数据文件 - 灵活text版本

Python 处理图像并生成 JSONL 元数据文件 - 灵活text版本 flyfish import os import json import argparse from PIL import Image from xpinyin import Pinyinclass ImageConverter:def __init__(self, src_folder, dest_folder, target_size1024, output_format"JPEG&…...

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由于"微信小程序"存在【样式隔离机制】，且默认设置为isolated(启用样式隔离)，因此这里给出以下两种解决方案： 注意: 这2种方案父子组件<style>标签不能添加"scoped" 1.CSS变量穿透（推荐: 此方案不受样…...

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苹果电脑笔记本macos Mac安装mixly 米思齐软件详细指南

一、下载安装包二、安装 1、解压下载的文件，然后将解压后文件夹中的中文名称部分删掉只保留英文名称，例如：mixly2.0-mac 2、将mixly2.0-mac文件夹移动到当前用户的Documents路径下，注意路径中不要有中文。 3、进入mixly2.0-mac文…...

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slackware系统详解

Slackware 是最古老的活跃维护的 Linux 发行版之一，由 Patrick Volkerding 于 1993 年创建。它以简洁性、稳定性和遵循 Unix 哲学为核心理念，适合追求高度控制和手动配置的用户。以下是 Slackware 的详细介绍： 1. 核心特点简洁性 (Simplici…...

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210. 课程表 II - 力扣（LeetCode） 这是一道拓扑排序的模板题。简单来说，给出一个有向图，把这个有向图转成线性的排序就叫拓扑排序。如果有向图中有环就没有办法进行拓扑排序了。因此，拓扑排序也是图论中判断有向无环图…...

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一、简介 Promise/A 是一个开放、健全且通用的JavaScript Promise标准，由开发者制定并供开发者参考。其核心目标是定义then方法的行为，确保不同Promise实现的互操作性。规范聚焦于异步操作的最终结果交互机制，而非Promise的创建、解决或拒绝…...

编程日记 2025/7/15 1:23:30

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【Leetcode刷题随笔】349. 两个数组的交集

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编程日记 2025/7/16 12:22:09

如何优雅的使用CMake中的FindPkgConfig模块

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编程日记 2025/7/15 14:58:03

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编程日记 2025/7/17 16:47:43

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[作者] 常用网名: 猪头三出生日期: 1981.XX.XX 企鹅交流: 643439947 个人网站: 80x86汇编小站编程生涯: 2001年~至今[共24年] 职业生涯: 22年开发语言: C/C++、80x86ASM、Object Pascal、Objective-C、C#、R、Python、PHP、Perl、开发工具: Visual Studio、Delphi、XCode、…...

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在机器学习中，数据预处理、特征提取、模型训练和评估等步骤通常是按顺序执行的。为了更高效地管理和复用这些步骤，我们可以使用 Pipeline（管道）来构建一个完整的机器学习流水线。本文将详细介绍 Pipeline 的基础概念，并…...

编程日记 2025/7/15 20:06:43

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作为Web3生态的核心基础设施，The Graph通过去中心化索引协议重塑了链上数据访问的范式。其技术设计不仅解决了传统区块链数据查询的效率瓶颈，还通过经济模型与多链兼容性构建了一个开放的开发者生态。本文从技术角度解析其架构、机制及创新实践。一、技…...

编程日记 2025/7/17 13:27:41

nginx配置sse流传输问题：直到所有内容返回后才往下传输

一、禁用缓冲（如实时流传输）： location /stream {proxy_buffering off; } 二、开启分块传输 location /your-path {proxy_chunked_transfer_encoding on; # 显式启用分块传输（默认已启用） }...

编程日记 2025/6/29 4:11:06

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1.DaemonSet简介： 在Kubernetes（简称k8s）中，DaemonSet是一种控制器，用于确保集群中的每个（或部分）节点运行一个指定的Pod副本。DaemonSet非常适合需要全局部署、节点级运行的服务，如…...

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在Mac环境下搭建Docker环境的全攻略

在Mac环境下搭建Docker环境的全攻略在现代软件开发中，Docker已经成为不可或缺的工具之一。它不仅简化了应用的部署和管理，还极大地提升了开发效率。然而，在某些公司环境中，桌面版的Docker可能会被禁用，这给开发工作带…...

编程日记 2025/7/15 23:40:14

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序言在许多开发语言中，动态数组是必不可少的一个组成部分。在实际的开发中很少会使用到数组，因为对于数组的大小大多数情况下我们是不能事先就确定好的，所以他不够灵活。动态数组通过提供自动扩容的机制，极大地提升了开发效率。这…...

编程日记 2025/7/13 6:24:38

C++ string比较、string随机访问、string字符插入、string数据删除

string的字符串进行比较，代码见下。 #include<iostream>using namespace std;int main() {// 1 comparestring s1 "aab";string t11 "aab";int r11 s1.compare(t11);cout << "1: " << r11 << endl;strin…...

编程日记 2025/7/17 11:42:03

web 自动化之 Unittest 应用：测试报告装饰器断言

文章目录一、常见的第三方库结合 unittest 生产 html 格式测试报告1、HtmlTestRunner2、BeatifulReport 二、装饰器 unittest.skip 强制跳过&条件跳过三、unittest的常用断言方法一、常见的第三方库结合 unittest 生产 html 格式测试报告 1、HtmlTestRunner 官网下载 …...

编程日记 2025/7/15 15:20:09

前端基础之《Vue（16）—Vue脚手架介绍》

一、脚手架环境 1、推荐windows10 Node vue/cli(webpack) 2、测试node安装成功 node -v npm -v 3、什么是脚手架 Vue CLI：CLI就是脚手架的意思脚手架生成一套模板（入口文件、配置文件、目录结构） 4、常用的包管理器 npm：no…...

编程日记 2025/7/16 23:55:41

MySQL 事务（一）

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编程日记 2025/7/14 23:13:03

Dsp38335利用Bootloader实现在线升级的技术原理

1. Bootloader概述 Bootloader（引导加载程序）是嵌入式系统中负责在设备启动时加载和启动主程序的代码。它通常在系统的闪存或其他非易失性存储器中，并在系统上电时首先执行。Bootloader不仅完成启动操作，还能够提供后续的程序升级…...

编程日记 2025/7/17 8:07:39

【TVM 教程】microTVM PyTorch 教程

Apache TVM 是一个深度的深度学习编译框架，适用于 CPU、GPU 和各种机器学习加速芯片。更多 TVM 中文文档可访问 →https://tvm.hyper.ai/ 作者：Mehrdad Hessar 该教程展示了如何使用 PyTorch 模型进行 microTVM 主机驱动的 AOT 编译。此教程可以在使用…...

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利用D435i相机进行SLAM实现建图的关键环节-----Kalibr标定工具以及常见的问题调试

在SLAM系统中，相机标定是获取准确的空间信息和三维重建的关键步骤。对于Intel RealSense D435i这类双目相机，正确的内参和外参不仅能提高位姿估计精度，还能显著改善重建效果。本文将详细介绍如何使用Kalibr对D435i进行双目标定，并…...

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old kali网站下载链接爬取-Kali linux 全部版本镜像下载--Index of /kali-images

Kali linux 全部版本镜像下载目的出于该网站不稳定原因，故爬取下载链接，以便网友下载老版本kali from bs4 import BeautifulSoup import requests from urllib.parse import urljoinbase_url "http://old.kali.org/kali-images/" visite…...

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学习黑客 windows 设置与控制面板详解

Windows 设置与控制面板详解：双剑合璧的系统配置工具 ⚙️🔧 学习目标：理解Windows设置和控制面板的异同、掌握系统配置的安全最佳实践 1. 引言：双界面的系统配置世界 🌐 在Windows操作系统中，有两个强大的…...

编程日记 2025/7/16 23:55:42

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