Python|OpenCV-实现快速处理图像的方法(23)

前言

本文是该专栏的第25篇，后面将持续分享OpenCV计算机视觉的干货知识，记得关注。

在视觉算法落地流程中，数据预处理往往占用 60 % 以上的工程时间。以某沿海城市智慧旅游项目为例，我们从无人机录制的 4K 海滩视频中抽帧得到 10 000 张 PNG 原图，分辨率 3840×2160，单张体积 5 MB。需求是：

以中心为基准裁剪成正方形；

统一缩放至 224×224，供下游 ResNet 微调；

保证像素级对齐，禁止黑边或拉伸。

若用传统方式（Photoshop 动作或在线工具）逐张处理，熟练工程师也需 2–3 小时；脚本单线程跑，实测 65 秒；而利用 OpenCV + 多进程优化后，仅 4.8 秒即可完成。本文记录完整踩坑与加速过程，可迁移到医学影像、工业质检、遥感切片等场景。

废话不多说，具体的细节部分以及详细的解决方案，跟着笔者直接往下看正文详细内容。（附带完整代码）

正文

1. 环境准备

# 推荐 uv 极速安装（pip 亦可）
uv add opencv-python tqdm# 注意：完整源码已开源：https://github.com/trflorian/image-pro