如何使用Python加载命名范围为S1-T1-C.00000至00999的图片序列？

原有代码存在两处核心错误：

1. import S1-T1-C.00000 属于语法错误，import 是用于导入Python第三方库/本地模块的关键字，不能直接导入图片文件
2. Image.open() 仅支持读取单个图片文件，不能直接读取整个目录下的序列文件

前置依赖 #

首先确保安装了Pillow图像处理库，未安装可执行命令：
pip install pillow

实现代码 #

根据使用场景可以选择两种加载方式：

方式1：全量加载到内存 #

适合后续需要随机访问任意帧的场景，1000张普通分辨率图片内存占用极低可直接使用：

import os
from PIL import Image

# 基础参数配置，可根据实际情况修改
seq_dir = r"C:/Users/Vims/Desktop/7th sem/ISA/Lab_1/sequence/sequence"
file_template = "S1-T1-C.{:05d}" # 如果图片带后缀比如.png，改成"S1-T1-C.{:05d}.png"
start_idx = 0
end_idx = 999

img_sequence = []
for idx in range(start_idx, end_idx + 1):
    img_path = os.path.join(seq_dir, file_template.format(idx))
    # 可选添加文件存在性校验，避免缺失文件报错
    if not os.path.exists(img_path):
        raise FileNotFoundError(f"缺失序列文件：{img_path}")
    img = Image.open(img_path)
    # 如果后续用OpenCV做背景减除，可直接转成numpy数组：
    # import numpy as np
    # img = np.array(img)
    img_sequence.append(img)

print(f"序列加载完成，共{len(img_sequence)}帧")

方式2：迭代器逐帧加载 #

适合只需要逐帧处理的背景减除场景，内存占用几乎为0：

import os
from PIL import Image

def load_seq_iter(seq_dir, template, start, end):
    for idx in range(start, end + 1):
        img_path = os.path.join(seq_dir, template.format(idx))
        yield Image.open(img_path)

# 调用示例，直接遍历处理即可
for frame in load_seq_iter(
    seq_dir = r"C:/Users/Vims/Desktop/7th sem/ISA/Lab_1/sequence/sequence",
    template = "S1-T1-C.{:05d}",
    start = 0,
    end = 999
):
    # 此处插入背景减除逻辑
    pass

注意事项 #

• 如果你的序列文件带.png/.jpg等后缀，记得修改file_template变量补充后缀
• 若使用OpenCV官方提供的背景减除算法（MOG2、KNN等），将PIL图片转成numpy数组后可直接传入算法接口

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Vims Rocz