使用SimpleProgress()实现Python图像处理任务的进度追踪

SimpleProgress 是一个Python库，用于在处理复杂任务时跟踪进度和显示进度条。在图像处理中，特别是在处理大量图像文件时，进度追踪对于实现可视化和了解任务执行情况非常重要。下面是如何使用 SimpleProgress 实现 Python 图像处理任务进度追踪的例子：

首先，确保已经安装了 SimpleProgress 库。可以使用 pip 命令来安装：

pip install SimpleProgress

接下来，导入所需的库：

import os
from PIL import Image
from SimpleProgress import SimpleProgress

在这个例子中，我们使用 PIL 库来处理图像。假设我们有一个包含要处理的图像文件的文件夹。我们将遍历该文件夹中的每个图像文件，并对每个图像进行一些处理。

def process_image(image_file):
    # 打开图像文件
    image = Image.open(image_file)

    # 进行图像处理
    # ...

    # 保存处理后的图像
    # ...

    # 关闭图像文件
    image.close()

接下来，我们需要获取要处理的图像文件列表。在这个例子中，我们假设图像文件都存储在一个名为 "images" 的文件夹中。

# 获取图像文件夹的路径
image_folder = "images"

# 获取图像文件列表
image_files = os.listdir(image_folder)

# 过滤出图像文件
image_files = [f for f in image_files if f.endswith(".jpg") or f.endswith(".png")]

现在，我们已经准备好开始处理图像文件了。我们需要初始化 SimpleProgress，并告诉它总共有多少个图像文件要处理。

# 初始化 SimpleProgress
progress = SimpleProgress(total=len(image_files))

for i, image_file in enumerate(image_files):
    # 更新进度
    progress.update()

    # 处理图像文件
    process_image(os.path.join(image_folder, image_file))

# 完成进度追踪
progress.done()

在处理每个图像文件之后，我们调用 progress.update() 来更新进度。SimpleProgress 会自动计算进度并显示进度条和百分比。

最后，我们调用 progress.done() 来表示任务完成，并显示总体执行时间。

这就是使用 SimpleProgress 实现图像处理任务的进度追踪的基本示例。通过运行上述代码，您将能够在处理大量图像文件时跟踪和显示进度，使您能够实时了解任务执行情况。同时，SimpleProgress 还提供了其他一些功能和选项，可以自定义进度条的外观和显示。您可以查看 SimpleProgress 的官方文档以获取更多详细信息和用例。

总结起来，SimpleProgress 是一个非常实用的库，可以帮助您在 Python 图像处理任务中实现进度追踪。通过使用它，您可以更好地管理任务执行过程，优化处理速度，并提供更好的用户体验。