篇首语：本文由小编为大家整理，主要介绍了python opencv如何存图片到指定路径？按图上的会存到python_work文件夹相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

如图，修改倒数第四行的内容为：
cv2.imwrite("F:/xxx/yyy/" + str(c) + ".jpg", frame)

即可将图片存储到 F 盘的 xxx\yyy 目录中，这里按照你的需要修改即可追问

我的路径最后写的是/python_work/jpg，但是输出到python_work

jpg是我想要输出到的文件夹名

追答

那就把 yyy/ 改成 jpg/ 就可以了，最后要加一个斜杠的，否则它就是文件名前缀了

参考技术A 没错啊，就是按照你代码写的，会存到anaconda下面的python——work路径下啊，没问题，就是这么写的 参考技术B

修改路径呗，

把这里路径改成你想要的就行

追问

我的路径最后写的是/jpg，但是输出到python_work

jpg是我想要输出到的文件夹名

参考技术C 那个cv2.imwrite() 括号内写的不就是要存储的路径吗？ 你改一下不就好了追问

我写的路径最后面是python_work/jpg,但是最后图片输出在python_work文件夹

追答

那就在你的python_work/jpg后面再加个/ 你不觉得你的文件名字不对吗
文件名字前面都有个jpg,后面也是.jpg

追问

jpg是我的文件夹名

追答

你把路径改成这样python_work/jpg/str(c)+".jpg" 就好了

望采纳

追问

谢谢，确实该加/

本回答被提问者采纳

使用 opencv 将图片压缩到指定文件尺寸

前言

图片压缩应用很广泛，如生成缩略图等。前期我在进行图片处理的过程中碰到了一个问题，就是如何将图片压缩到指定尺寸，此处尺寸指的是生成图片文件的大小。

我使用 opencv 进行图片处理，于是想着直接使用 opencv 进行图片压缩处理， opencv 本身包含了压缩到指定像素大小的方法，奈何寻找了很多方法均不能压缩到指定文件尺寸，于是自己在思考后写出了此方法。本文使用python语言。

一、 opencv 常规使用

opencv 无需多言，做过图片处理的人应该都知道此类库，下面我介绍一些常用方法。

1.1 安装 opencv

首先安装 python ，建议 python3 ，然后执行
：

pip install opencv-python

1.2 读取图片

首先引入 opencv 包：

import cv2 as cv

而后读取图片：

image = cv.imread(path)

其中 path 为图片路径， image 为图片数据，是一个 numpy.ndarray 对象，其实就是一个多维数组。目前 opencv 支持几乎所有格式的图片（参考 http://blog.csdn.net/mars_xiaolei/article/details/78890971）。

1.3 保存图片

代码：

cv.imwrite(path, image)

其中 path 为保存的文件路径， image 为读取或者处理过的图片数据， opencv 根据保存文件的后缀名来写不同格式的图片数据，所以后缀名一定要写正确。

二、图片压缩

2.1 常规压缩

opencv 支持常规压缩，可以将图片压缩到指定的像素尺寸或者按比例缩放。

• 压缩到指定的像素尺寸：

new_image = cv.resize(image, size)

其中 size 是一个二维元组，表示压缩后图片的宽高。

• 按比例缩放：

new_image = cv.resize(image, None, fx, fy)

其中 fx , fy 表示图片在宽和高方向的压缩了比例。

2.2 压缩到指定文档大小

有了上面的基础我们来分析一下如何实现压缩到指定文档大小。

首先我们要读取原始文档的大小，算出原始文档大小和压缩目标值的比例，由于我们要实现的是宽高等比例压缩，于是将其开根号即表示在单边的压缩比例，调用 2.1 节中的按比例压缩。理论上一次就能达到效果，但是由于图片本身存在压缩，所以可能一次无法达到预期，只要对压缩后的图片重复此步骤，直到达到预期即可。

2.2.1 读取文档尺寸

def get_doc_size(path):    try:        size = os.path.getsize(path)        return get_mb_size(size)    except Exception as err:        print(err)def get_mb_size(bytes):    bytes = float(bytes)    mb = bytes / 1024 / 1024    return mb

get_doc_size 函数返回图片的文档大小，单位为 MB 。

2.2.2 删除文件

def delete_file(path):    if file_exist(path):        os.remove(path)    else:        print("no such file:%s" % path)        def file_exist(path):    return os.path.exists(path)

由于我们需要删除压缩过程中产生的中间文件，所以需要调用 delete_file 方法删除之。

2.2.3 压缩

size = get_doc_size(path)delete_file(resize_path)while size > filesize:    rate = math.ceil((size / filesize) * 10) / 10 + 0.1    rate = math.sqrt(rate)    rate = 1.0 / rate    if file_exist(resize_path):        resize_rate(resize_path, resize_path, rate, rate)    else:        resize_rate(path, resize_path, rate, rate)    size = get_doc_size(resize_path)

其中 filesize 表示压缩目标值， path 表示原始文件路径， resize_path 表示压缩后存放路径， resize_rate 表示上述按比例压缩方法，定义如下：

def resize_rate(path, resize_path, fx, fy):    image = read_image(path)    im_resize = cv.resize(image, None, fx=fx, fy=fy)    delete_file(resize_path)    save_image(resize_path, im_resize)    def save_image(path, image):    cv.imwrite(path, image)def read_image(path):    return cv.imread(path)

当然此处为了效果更好，我做了一些优化。

首先在获取压缩比例的时候我做了下述操作：

rate = math.ceil((size / filesize) * 10) / 10 + 0.1

理论情况应当是直接返回 size / filesize 即可，但是在实际测试过程中为了加速收敛，我采用上述方式，将一个小数先乘以 10 对其向上取整，这样就表示精度保留到原始数值小数后 1 位，即如果是 3.14 将得到 32 ，而后将此结果再除以 10 ， 即得到 3.2 ，所以最终结果就是对小数后第二位进行向上进位，最后结果又加了 0.1 以更快速的收敛，当然你也可以去掉。

实际测试发现，一般重复执行两次即可得到理想的压缩效果，并且结果值与理想压缩尺寸相差无几。

三、结论

本文简单介绍了如何使用 opencv 将图片压缩到指定文件尺寸，当然你也可以选择其他文件处理类库而不是 opencv ，这个完全可以根据用户自己的兴趣而来，并且也可以优化最终的循环算法，以达到更佳的效果，或者更快的收敛。

以上是关于python opencv如何存图片到指定路径？按图上的会存到python_work文件夹的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章