批量裁剪1000张命名格式统一的图片的可行方法有哪些？

免费软件方案 #

无需写代码的轻量方案，推荐两款完全免费的本地工具：

• XnConvert（跨平台支持Windows/Mac/Linux）
  1. 打开软件后切换到「输入」标签，批量选中所有imageX格式的原图导入
  2. 切换到「动作」标签，添加「裁剪」动作，按需设置裁剪规则（支持固定坐标、固定宽高、按比例裁剪等多种模式）
  3. 切换到「输出」标签，选择独立的结果存储文件夹，可保持原文件名规则，点击「转换」即可完成批量处理
• IrfanView（Windows平台专属）
  1. 打开软件后按B键调出批量处理面板，导入所有目标图片
  2. 勾选「使用高级选项」，点击「高级」按钮设置裁剪参数后保存配置
  3. 选择输出目录，点击「开始」即可完成批量裁剪

Python代码实现方案 #

适合需要灵活调整裁剪逻辑的场景，仅需依赖Pillow库：

1. 先执行命令安装依赖：pip install pillow
2. 运行以下代码即可，可按需修改开头的配置参数：

import os
from PIL import Image

# ------------ 配置区域 按需修改 ------------
# 原图存储文件夹路径
INPUT_FOLDER = "./原始图片"
# 裁剪结果存储文件夹路径
OUTPUT_FOLDER = "./裁剪后图片"
# 裁剪区域参数：左、上、右、下边缘的像素坐标
CROP_AREA = (100, 50, 600, 450)
# 图片总数量
TOTAL_IMAGES = 1000
# 图片格式后缀
IMG_SUFFIX = ".png"
# -------------------------------------------

# 自动创建输出文件夹
os.makedirs(OUTPUT_FOLDER, exist_ok=True)

for idx in range(1, TOTAL_IMAGES + 1):
    input_path = os.path.join(INPUT_FOLDER, f"image{idx}{IMG_SUFFIX}")
    if not os.path.exists(input_path):
        print(f"跳过不存在的文件：image{idx}{IMG_SUFFIX}")
        continue
    try:
        with Image.open(input_path) as img:
            cropped = img.crop(CROP_AREA)
            cropped.save(os.path.join(OUTPUT_FOLDER, f"image{idx}{IMG_SUFFIX}"))
            print(f"已完成处理：image{idx}{IMG_SUFFIX}")
    except Exception as e:
        print(f"处理image{idx}{IMG_SUFFIX}失败，错误信息：{str(e)}")

如果需要按比例裁剪、自动居中裁剪等其他逻辑，修改CROP_AREA的计算规则即可适配

内容的提问来源于stack exchange，提问作者NFTCreator101