Pytorch图像去噪实战（二十四）：批量图片去噪脚本实战，构建可复用的数据处理流水线

Pytorch图像去噪实战（二十四）：批量图片去噪脚本实战，构建可复用的数据处理流水线

一、问题场景：一张图能处理，几万张图怎么办？

前面我们已经实现了单张图片去噪、服务部署、大图分块推理。

但真实项目里，经常不是处理一张图，而是：

• 一批OCR图片
• 一批商品图
• 一批扫描件
• 一批监控帧
• 几万张历史图片

如果每次手动调用脚本处理一张图，效率非常低。

所以这一篇我们要解决：

如何写一个可复用的批量图片去噪脚本。

二、批处理脚本应该具备哪些能力？

一个工程可用的批处理脚本，不应该只是简单 for 循环。

至少要支持：

• 输入目录
• 输出目录
• 自动遍历图片
• 保持文件名
• 支持异常跳过
• 显示进度
• 支持GPU/CPU
• 支持断点续跑
• 保存日志

这才是可以长期使用的工具。

三、工程目录结构

batch_denoise/ ├── models/ │ └── une