1. tif可以有8位,24位,32位甚至更高,又分为有符号,无符号等,对于学遥感和GIS的来说,接触到的tif影像往往是高像素深度的,tif影像中的灰度值可以是几千几万。但jpg,一般是8位,rgb都是0到255取值,所以tif到jpg,意味着色彩的压缩。 2. tif可以是多波段的,例如高分一号影像就有红绿蓝近红外四个波段,而jpg...
下面是一个完整的示例代码,用于将指定目录下的所有TIF格式的图片转换为JPG格式,并保存到指定目录下: importosfromPILimportImagedeftif_to_jpg(input_dir,output_dir):ifnotos.path.exists(output_dir):os.makedirs(output_dir)forfilenameinos.listdir(input_dir):iffilename.endswith('.tif'):input_path=os....
files=os.listdir(folder)print(files)deffile_filter(f):iff[-4:]in['.jpg','.png','.bmp']:returnTrueelse:returnFalsefiles=list(filter(file_filter,files))print(files)forfnameinos.listdir(tif_file_path):print(fname)path=os.path.join(tif_file_path,fname)imgs.append(path)fortif_fileinim...
在Python中,可以使用PIL(Python Imaging Library)库来进行tif格式图像转jpg。 首先,确保已经安装了PIL库。可以使用以下命令安装: pip install pillow 然后,使用以下代码将tif格式图像转换为jpg格式: from PIL import Image # 打开tif图像 image = Image.open('input.tif') # 转换为jpg格式 image = image.convert(...
output_path = "output.jpg" tif_to_jpeg(input_path, output_path) 上述代码使用了Python的PIL库(Pillow库的一个分支),通过打开TIF文件并保存为JPEG格式来实现转换。 腾讯云提供了丰富的云计算产品和服务,其中与图像处理相关的产品包括腾讯云图像处理(Image Processing)和腾讯云人工智能(AI)等。您可以通过以下链接了...
C:\Users\NAME\anaconda3\envs\Scripts\python.exe C:\Users\NAME\Desktop\Scripts\TIFF_to_JPG.py file : __0.tif Traceback (most recent call last): File "C:\Users\NAME\Desktop\Scripts\TIFF_to_JPG.py", line 10, in <module> im = Image.open(infile) ...
思路: cv2.imread去读图, 然后cv2.imwrite去写图,写的时候去掉后4位,用到(:-4)这个小技巧,然后加上自己需要的图片后缀。 代码如下: import ...
output_path = "path/to/save/rgb/image.png" convert_tif_to_rgb(tif_path, output_path) 在上述示例代码中,我们首先使用Image.open()函数打开Tif文件,然后使用convert()函数将其转换为RGB格式的图像。最后,我们使用save()函数将转换后的图像保存为png或jpg文件。
1 Error when coverting TIF images into jpg with Python 5 how to convert jpeg to tiff file in python 1 "OSError: 2" When converting TIFF image to PNG with Python Image Library 0 Python: Convert TIF to JPEG 0 TIF to JPEG Conversion - No such file or directory 1 How to get ...
python tif转jpg 在同级目录完成tif和jpg的批量转换 importosimportcv2importnumpy as npfromosgeoimportgdal#数据格式转化defnormalization(data): _range= np.max(data) -np.min(data)return(data - np.min(data)) /_rangedefimgto8bit(img): img_nrm=normalization(img)...