Чтобы изменить размер изображений всего набора данных в Python, вы можете использовать различные методы в зависимости от ваших конкретных требований. Вот несколько часто используемых подходов:

1. Библиотека Pillow: Pillow — это популярная библиотека Python для обработки изображений. Вы можете использовать его модуль Imageдля открытия, изменения размера и сохранения изображений. Переберите набор данных, откройте каждое изображение, измените его размер с помощью метода resize()и сохраните изображение с измененным размером.

2. Библиотека OpenCV: OpenCV — еще одна мощная библиотека для обработки изображений. Он предоставляет функции для изменения размера изображения, например cv2.resize(). Подобно подходу Pillow, вы должны перебирать свой набор данных, читать каждое изображение с помощью cv2.imread(), изменять его размер с помощью cv2.resize()и сохранять измененный размер. изображение.

3. Библиотека scikit-image: scikit-image — это комплексная библиотека обработки изображений, включающая функции изменения размера. Вы можете использовать функцию skimage.transform.resize()для изменения размера изображений. Выполните итерацию по набору данных, прочитайте каждое изображение с помощью skimage.io.imread(), измените его размер с помощью skimage.transform.resize()и сохраните изображение с измененным размером.

4. Библиотека TensorFlow. Если вы работаете с моделями глубокого обучения, TensorFlow предоставляет удобные функции предварительной обработки изображений. Вы можете использовать функцию tf.image.resize()для изменения размера изображений. Выполните итерацию по набору данных, загрузите каждое изображение с помощью функций загрузки изображений TensorFlow, измените его размер с помощью tf.image.resize()и сохраните изображение с измененным размером.

Не забудьте указать желаемые размеры для изменения размера и сохранить соотношение сторон, чтобы избежать искажения изображений. Кроме того, рассмотрите возможность пакетной обработки операций, чтобы повысить эффективность работы с большими наборами данных.