在Python中，批量处理图像是一项常见的任务，特别是在数据预处理、图像分析或网站开发等场景中。本篇将详细讲解如何利用Python的PIL（Pillow）库来批量更改图像尺寸，使其统一为特定大小。Pillow库是Python中处理图像的首选工具，它是 PIL（Python Imaging Library）的一个分支，提供了丰富的图像处理功能，包括读取、操作和保存各种图像文件格式。要使用Pillow库，你需要先确保已经安装了它。如果没有安装，可以通过以下命令进行安装：```bashpip install pillow```现在，让我们逐步解析给定的代码，了解批量更改图像尺寸的过程：1. **导入所需库**：- `PIL`：用于处理图像。- `os.path`：用于处理文件路径。- `glob`：用于匹配和查找符合特定模式的文件名。2. **定义转换函数`convertjpg`**：- `jpgfile`：输入的JPEG图像文件路径。- `outdir`：输出目录，处理后的图像将保存在这里。- `width` 和 `height`：指定的新尺寸，默认为128x128像素。函数内部首先打开图像文件，然后使用`resize()`方法调整图像尺寸。`resize()`接受一个包含新尺寸的元组，并可选地提供插值方法。`Image.BILINEAR`是一种线性插值算法，用于平滑缩放过程。如果成功，新的图像会被保存到指定的输出目录，原文件名不变。如果在处理过程中出现异常，错误信息会打印出来。3. **遍历并处理所有JPEG图像**：使用`glob.glob()`函数匹配并获取指定目录下所有`.jpg`文件。然后，对每个找到的文件，调用`convertjpg()`函数进行处理。这里假设所有图像都位于"E:\\img"目录下，处理后的图像将保存在"E:\\lianhua"目录。通过这种方式，我们可以快速有效地更改大量图像的尺寸。当然，这只是一个基础示例，实际应用中可能需要考虑