python 实现图片批量压缩的示例-猿码集

1. 引言

图片压缩是在数字图像处理中常用的技术之一。通过压缩图片的大小，可以实现减少存储空间和传输带宽的目的，同时可以降低加载时间，提高网页性能。在本文中，我们将使用Python编程语言实现图片批量压缩的示例。

2. 图片压缩的原理

图片压缩是通过减少图像中的冗余信息来实现的。图像中的冗余信息包括空间冗余和视觉冗余。空间冗余是指图像中相邻像素之间的相似性，可以通过空域滤波技术来去除。视觉冗余是指人眼对某些细节不敏感或难以察觉，可以通过更高级的压缩算法来减少图像的信息量。

2.1 图片压缩方法

常见的图片压缩方法包括无损压缩和有损压缩。无损压缩是指压缩后的图像与原始图像完全一致，没有任何信息的损失。主要的无损压缩算法有LZW、GIF和PNG。有损压缩是指在压缩的过程中，丢弃一些细节信息，从而获得更高的压缩比。主要的有损压缩算法有JPEG、WebP和HEVC。

2.2 JPEG压缩算法

在本示例中，我们将使用的压缩算法是JPEG（Joint Photographic Experts Group）。JPEG是一种广泛用于图像压缩的有损压缩算法，它可以将图像压缩为较小的文件大小，并在可接受范围内保持良好的视觉质量。

3. 示例代码实现

以下是使用Python实现图片批量压缩的示例代码。


import os
from PIL import Image
def compress_image(input_path, output_path, quality=60):
    try:
        img = Image.open(input_path)
        img.save(output_path, 'JPEG', quality=quality)
    except Exception as e:
        print(f"Failed to compress {input_path}: {e}")
def batch_compress_images(input_dir, output_dir, quality=60):
    if not os.path.exists(output_dir):
        os.makedirs(output_dir)
    
    for file_name in os.listdir(input_dir):
        input_path = os.path.join(input_dir, file_name)
        
        if os.path.isfile(input_path):
            output_path = os.path.join(output_dir, file_name)
            compress_image(input_path, output_path, quality)

在上面的代码中，我们使用了Pillow库（Python Imaging Library的一个分支），它提供了一套强大的图像处理工具。compress_image函数用于压缩单个图片，batch_compress_images函数用于批量压缩图片。

3.1 使用示例

以下是使用示例代码的方法：


input_dir = '/path/to/input/directory'
output_dir = '/path/to/output/directory'
quality = 60
batch_compress_images(input_dir, output_dir, quality)

在使用示例代码前，需要将`/path/to/input/directory`替换为实际的输入目录，将`/path/to/output/directory`替换为实际的输出目录，quality可以调整压缩质量，值范围为0-100，值越大，质量越好。

4. 代码解析

下面我们对示例代码中的关键部分进行解析。

4.1 导入必要的库


import os
from PIL import Image

我们首先导入了`os`和`PIL`模块。`os`模块用于操作文件和目录，`PIL`模块提供了图像处理的功能。

4.2 compress_image函数


def compress_image(input_path, output_path, quality=60):
    try:
        img = Image.open(input_path)
        img.save(output_path, 'JPEG', quality=quality)
    except Exception as e:
        print(f"Failed to compress {input_path}: {e}")

compress_image函数接受输入文件路径，输出文件路径和压缩质量作为参数。在函数内部，我们首先使用`Image.open()`方法打开输入图片，然后使用`img.save()`方法将图片保存为JPEG格式。其中，quality参数控制压缩质量，值范围为0-100。

4.3 batch_compress_images函数


def batch_compress_images(input_dir, output_dir, quality=60):
    if not os.path.exists(output_dir):
        os.makedirs(output_dir)
    
    for file_name in os.listdir(input_dir):
        input_path = os.path.join(input_dir, file_name)
        
        if os.path.isfile(input_path):
            output_path = os.path.join(output_dir, file_name)
            compress_image(input_path, output_path, quality)

batch_compress_images函数接受输入目录路径，输出目录路径和压缩质量作为参数。在函数内部，我们首先检查输出目录是否存在，如果不存在则创建它。

然后，我们使用`os.listdir()`函数遍历输入目录中的文件和子目录。对于每个文件，我们使用`os.path.isfile()`函数判断其是否为文件类型。如果是文件，则构建输入文件路径和输出文件路径，并调用compress_image函数进行压缩。

5. 总结

在本文中，我们使用Python编程语言实现了图片批量压缩的示例。我们使用了Pillow库提供的图像处理功能，对输入目录中的图片进行了压缩，并将压缩后的图片保存到输出目录中。通过调整压缩质量，我们可以在压缩图片大小的同时保持良好的视觉质量。

图片压缩是一项重要且常用的任务，在网络应用和移动应用中广泛应用。通过本文提供的示例代码，读者可以在实际应用中使用Python来实现批量压缩图片的功能。希望本文对于读者理解图片压缩的原理和使用Python实现压缩功能有所帮助。

python 实现图片批量压缩的示例