import cv2

import os

def resize_and_save_images(directory, output_directory, scale_percentage=90):

    “””

    使用OpenCV遍历目录及其子目录下的所有.jpg图片，将其尺寸缩小至原图的scale_percentage%，

    并将调整后的图片另存为新文件在指定的输出目录下。

    “””

    for root, dirs, files in os.walk(directory):

        for file in files:

            if file.lower().endswith(‘.jpg’):

                input_path = os.path.join(root, file)

                # 构建输出路径，保持目录结构一致

                relative_path = os.path.relpath(root, directory)

                output_subdir = os.path.join(output_directory, relative_path)

                os.makedirs(output_subdir, exist_ok=True)

                output_path = os.path.join(output_subdir, file)

                try:

                    # 读取图片

                    img = cv2.imread(input_path)

                    if img is None:

                        print(f”Warning: Unable to load image at {input_path}. Skipping…”)

                        continue

                    # 获取图片的宽度和高度

                    height, width = img.shape[:2]

                    # 计算新的尺寸

                    new_width = int(width * (scale_percentage / 100))

                    new_height = int(height * (scale_percentage / 100))

                    # 缩放图片

                    resized_img = cv2.resize(img, (new_width, new_height), interpolation=cv2.INTER_LANCZOS4)

                    # 保存图片到输出目录

                    cv2.imwrite(output_path, resized_img)

                except Exception as e:

                    print(f”Error processing {input_path}: {e}. Skipping…”)

# 指定输入和输出目录路径

input_directory_path = ‘F:/python/yrkcol2’

output_directory_path = ‘F:/python/toyrkcol2’

print(“执行完成！”)

# 调用函数

resize_and_save_images(input_directory_path, output_directory_path)

在这个代码中，我们创建了一个与输入目录结构相同的输出目录结构，以确保调整大小的图片可以按照原始目录结构保存。os.makedirs(output_subdir, exist_ok=True)语句用于递归创建输出目录，如果目录已存在，则不会引发错误。

请确保将input_directory_path和output_directory_path变量更改为你要处理的输入目录和输出目录的实际路径。在运行脚本前，务必确保你有足够的磁盘空间来保存调整大小后的图片。