python多种方法压缩图片，opencv、PIL、tinypng压缩图片

文章目录：

1 python+opncv实现图片的压缩
2 python+PIL实现图片的压缩
3 python+tinypng实现图片的压缩
- 3.1 tinypng介绍
- 3.2 tinypng压缩图片API使用
- - 3.2.1 tingypng安装
  - 3.2.2 tingypng安装
  - 3.2.3 tingypng优缺点：
4 python+pngquant实现图片的压缩

1 python+opncv实现图片的压缩

class Compress_img:def __init__(self, img_path):self.img_path = img_pathself.img_name = img_path.split('/')[-1]def compress_img_CV(self, compress_rate=0.5, show=False):img = cv2.imread(self.img_path)heigh, width = img.shape[:2]# 双三次插值img_resize = cv2.resize(img, (int(heigh*compress_rate), int(width*compress_rate)),interpolation=cv2.INTER_AREA)cv2.imwrite('result_cv_' + self.img_name, img_resize)print("%s 已压缩，" % (self.img_name), "压缩率：", compress_rate)if show:cv2.imshow(self.img_name, img_resize)cv2.waitKey(0)if __name__ == '__main__':img_path = './ym.jpg'compress = Compress_img(img_path)# 使用opencv压缩图片compress.compress_img_CV()

2 python+PIL实现图片的压缩

class Compress_img:def __init__(self, img_path):self.img_path = img_pathself.img_name = img_path.split('/')[-1]def compress_img_PIL(self, way=1, compress_rate=0.5, show=False):'''img.resize() 方法可以缩小可以放大img.thumbnail() 方法只能缩小:param way::param compress_rate::param show::return:'''img = Image.open(self.img_path)w, h = img.size# 方法一：使用resize改变图片分辨率，但是图片内容并不丢失，不是裁剪if way == 1:img_resize = img.resize((int(w*compress_rate), int(h*compress_rate)))resize_w, resieze_h = img_resize.sizeimg_resize.save('result_' + self.img_name)if show:img_resize.show()  # 在照片应用中打开图片# 或# plt.imshow(img_resize)# plt.axis('off')# plt.show()# 方法二： 和resize方法类似，不过这里我测试好型这个函数已经不能使用，不知是不是版本问题# 问题：https://blog.csdn.net/kethur/article/details/79992539  tumbnail没有返回值if way == 2:# img_resize = img.thumbnail((400, 400))img.thumbnail((int(w*compress_rate), int(h*compress_rate)))resize_w, resize_h = img.sizeimg.save('result2_' + self.img_name)print("%s 已压缩，" % (self.img_name), "压缩率：", compress_rate)if __name__ == '__main__':img_path = './ym.jpg'compress = Compress_img(img_path)# 使用PIL压缩图片compress.compress_img_PIL(way=1, show=True)

3 python+tinypng实现图片的压缩

3.1 tinypng介绍

打开它的官网https://tinypng.com发现其提供线上上传图片进行压缩，看到例子介绍压缩率还是蛮可观的，而且压缩前后对图片影响不大。我们点进去DEVELOPER API，可以看出tingpng支持很多变成语言API，如下：

HTTP
RUBY
PHP
NODE.JS
PYTHON
JAVA
.NET

tinypng对图片的压缩率可以达到惊人的90%（例如：一张20M的图片可以被压缩到2M），除了对图片压缩，它的 API 还提供图片裁剪、加水印、保存压缩图片至云服务商（亚马逊云、谷歌云）等功能，非常强大

tinypng并不是完全免费的，每个月可以免费调用API使用500次：

3.2 tinypng压缩图片API使用

3.2.1 tingypng安装

先安装tinypng

pip install --upgrade tinify

3.2.2 tingypng安装

1、申请API使用，生成key

在官网，填写your full name和your email，填写好之后你会收到一封邮件

full name：shliang
email：shliang0603@gmail.com

2、打开邮件跳转获取Key

3、python + tinypng实现图片压缩
获取到专属的Key之后，你就可以使用相应的API实现图片的压缩了

import tinifytinify_keys = ""YOUR_API_KEY""
source = tinify.from_file("test.jpg")
source.to_file("compress_img.jpg")

实测：

压缩前图片大小：3.53M
压缩后图片大小：627kb
压缩比率：compress_rate=3.53×1024kb−627kb3.53×1024kb×100%≈82.7%compress\_rate = \frac{3.53 \times1024kb-627kb}{3.53 \times1024 kb}\times100\% \approx82.7\%compress_rate=3.53×1024kb3.53×1024kb−627kb×100%≈82.7%
压缩3.53M图片用时：29s

图片压缩的时间比较长，但是图片压缩的效果非常好，首先压缩后图片的分辨率保持不变，其次压缩后图片的清晰度和原图几乎一样，真的很牛！（我严重怀疑这是通过一种深度学习方法实现的[捂脸]）

3.2.3 tingypng优缺点：

优点：

图片压缩比率高
几乎可以实现无损压缩
压缩不改变图片分辨率

缺点：

压缩时间比较长
收费：显然这对于一个工程应用是不能使用的

4 python+pngquant实现图片的压缩

pngquant是国外一个有损的PNG压缩库，介绍称结合vector quantization算法生成高质量的色彩范围，用脚本同样可以处理批量图片压缩。其支持命令行和源码库形式使用，这里介绍的是使用命令行方式：

pngquant只能对png图片进行压缩
官方称：图片的压缩率可以达到70%

官网：https://pngquant.org/

使用：

import subprocess
#需修改为你自己本地pnguant.exe路径
PNGQUANT_PATH = r'Your path\pngquant.exe'
...
cmd_command = '"{0}" 256 -s1 --force --quality=50-50 "{1}" -o "{2}"'.format(PNGQUANT_PATH, "unoptimized.png", "optimized.png")
#执行命令
p = subprocess.Popen(cmd_command, shell=True, stdout=subprocess.PIPE, stderr=subprocess.STDOUT)
retval = p.wait()

实测：

压缩前图片大小：2.81M
压缩后图片大小：733kb
压缩比率：compress_rate=2.81×1024kb−733kb2.81×1024kb×100%≈74.5%compress\_rate = \frac{2.81 \times1024kb-733kb}{2.81 \times1024 kb}\times100\% \approx74.5\%compress_rate=2.81×1024kb2.81×1024kb−733kb×100%≈74.5%

##4.2 jpg图片转换成png图片

由于jpg图片时没有alpha通道的，而pngquant只能对png图片进行压缩。因此，因此我的想法是这样的：

1、把jpg图片转化成png图片
2、使用pngquant对压缩的图片进行压缩
3、把压缩后的png图片再转换成jpg图片
JPEG - JPEG图像旨在通过删除人眼不会注意到的信息，使详细的摄影图像尽可能小。因此，与PNG相比，图像的尺寸相当小。但是在JPG图像中，您无法存储图像的Alpha透明度信息。因此，如果不需要透明度信息，JPG是最具可扩展性的解决方案。
PNG - PNG是一种很好的格式，它将无损编码与直接颜色（数千种颜色，就像JPEG）相结合。它支持alpha透明度。保存为PNG的照片可能比同等JPEG图像大至少5倍，可见质量几乎没有改善。因此，如果文件大小不是问题，并且您希望获得最佳质量，那么PNG就是好的。

###4.2.1 jpg图片转换成png图片

2、方法二：使用`PythonMagick库实现jpg转换png

PythonMagick库无法用pip或者easy_install来安装，因此，需要手动安装，地址如下（非官方的python库包）：

https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#pythonmagick

选择合适版本下载后，进入文件所在位置，直接pip install + 文件名即可完成安装。

import PythonMagick# 1 使用PythonMagick图片格式转换 jpg2png   jpg:3.71M-> png:13.74M
im = PythonMagick.Image('./test.jpg')
# im.sample('128x128')
im.write('output.png')# 2 使用pngquant对图片压缩： png:13.74M->png:3.81M# 3 使用PythonMagick图片格式转换 png2jpg   png:3.81M->jpg:4.81M  (笑cry)
im = PythonMagick.Image('./output.png')
# im.sample('128x128')
im.write('output.jpg')

实测：

一样3.71M的jpg图片
转换成png图片大小为：13.74M

然后再使用pngquant压缩，压缩后的图片大小为：3.63M，压缩后的图片有一定的信息损失

###4.2.2 png图片转换成jpg图片

在从PNG转换为JPG时，我们以jpeg格式创建新图像文件，读取png图像，然后将读取的图像粘贴到新创建的空白jpg图像。然后保存jpg图像文件。这是从PNG转换为JPG背后的基本思想。

from PIL import Image# png: 3.81M -> jpg:1.49M
im = Image.open("output.png")
rgb_im = im.convert('RGB')
rgb_im.save('result_PIL_jpg2png.jpg')

或

from PIL import Image
im = Image.open("output.png")
bg = Image.new("RGB", im.size, (255,255,255))
bg.paste(im,im)
bg.save('result_PIL_jpg2png2.jpg')

参考：https://blog.csdn.net/weixin_39153202/article/details/96566897 # 图片格式转换

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