代码核心思路
- 循环降低图片质量quality
- 直至图片质量大小符合目标质量后退出循环
pillow压缩失真严重
''' pip install pillow ''' from io import BytesIO from PIL import Image def pic_compress(pic_path, out_path, target_size, quality=90, step=5): # 读取图片bytes with open(pic_path, 'rb') as f: pic_byte = f.read() current_size = len(pic_byte) / 1024 # 图片当前质量大小 print("图片压缩前的大小为(KB)：", current_size) while current_size > target_size: # 当达到目标压缩大小后退出循环 img = Image.open(BytesIO(pic_byte)) buf = BytesIO() img.save(buf, format=img.format, quality=quality) pic_byte = buf.getvalue() if quality - step < 0: # 以降低到最小质量 break quality -= step current_size = len(pic_byte) / 1024 # 保存图片 with open(out_path, 'wb') as f: f.write(pic_byte) return len(pic_byte) / 1024 def main(): pic_size = pic_compress('test.jpg', 'new_test.jpg', target_size=100) print("图片压缩后的大小为(KB)：", pic_size) if __name__ == '__main__': main() 讯享网
pillow处理后和原图片的对比
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使用pillow压缩的图片不单止大小质量没达标而且处理后的图片失真不忍直视。
使用opencv保真压缩
讯享网''' pip install numpy pip install opencv-python ''' from io import BytesIO import cv2 import numpy as np def pic_compress(pic_path, out_path, target_size=199, quality=90, step=5, pic_type='.jpg'): # 读取图片bytes with open(pic_path, 'rb') as f: pic_byte = f.read() img_np = np.frombuffer(pic_byte, np.uint8) img_cv = cv2.imdecode(img_np, cv2.IMREAD_ANYCOLOR) current_size = len(pic_byte) / 1024 print("图片压缩前的大小为(KB)：", current_size) while current_size > target_size: pic_byte = cv2.imencode(pic_type, img_cv, [int(cv2.IMWRITE_JPEG_QUALITY), quality])[1] if quality - step < 0: break quality -= step current_size = len(pic_byte) / 1024 # 保存图片 with open(out_path, 'wb') as f: f.write(BytesIO(pic_byte).getvalue()) return len(pic_byte) / 1024 def main(): pic_size = pic_compress('test.jpg', 'new_test.jpg', target_size=100) print("图片压缩后的大小为(KB)：", pic_size) if __name__ == '__main__': main()
opencv处理后和原图片的对比
文章灵感
- 想用python压缩图片然后网上搜，搜索结果90%都是python使用pillow的压缩。最主要是pillow压缩后失真严重，在图片压缩方面纯属是个摆设的功能。
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