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这期内容当中小编将会给大家带来有关python批量压缩图像的完整步骤是什么,文章内容丰富且以专业的角度为大家分析和叙述,阅读完这篇文章希望大家可以有所收获。
今天在工作中,同事遇到一个上传图片的问题:系统要求的图片大小不能超过512KB。但是同事又有很多照片。这要是每一个照片都用ps压缩的话,那岂不是很崩溃。于是我写了一个脚本,可以批量压缩图片到指定大小。直接造福同事、提高同事的工作效率。
其实也不用卖关子了,就是使用python的pillow包就可以对图片进行压缩,如果一个图片已经压缩到指定大小了,那就停止压缩,如果没有达到指定大小,那就对压缩后的图片再进行压缩,直到压缩到自定范围内。
可是为什么不在网上找代码呢?我也是找过,但是发现很多代码质量参差不齐,都达不到我想要的效果,而且很不优雅。于是我随手就写了一个代码,不仅仅代码写的简单,而且逻辑清楚,最后为了效率,我还做了一个并行,同时使用10个进程处理。说实话,那可是真的飞快。
默认是使用的是Anaconda的环境。
将所有要压缩的图片都放在一个文件夹下,然后每个图片的格式只能是下面三种:png,jpg, jpeg。如果是PNG也不行。因为PNG是png的大写。
代码中设置的图像的压缩后的大小是512KB,那么你可以设置代码中的target_size为500,只要比512KB小就行了。
然后把我的代码从GitHub上下载下来。代码链接为:https://github.com/yuanzhoulvpi2017/tiny_python/blob/main/image_compression/ic.py
我这里把所有图片都放在了一个文件夹里面,文件夹名称为历史截图。然后我的这个历史截图和ic.py代码都放在了little_code文件夹中。
在little_code文件夹下,打开终端。
直接运行的脚本:
python ic.py xxx_文件夹
等待一会,就会将整个文件夹下的所有图片都转化好了。
完整代码:
如果上不去GitHub的话,我直接把代码放在这里,保存为一个python文件即可。比如保存的文件名为:ic.py
from PIL import Image from glob import glob import os from tqdm import tqdm import shutil import sys from itertools import chain from multiprocessing import Pool # image_dir = "image_dir" template_dir = 'template' output_dir = 'output' error_dir = 'error' def clean_dir(dir_name): if os.path.exists(dir_name): shutil.rmtree(dir_name) os.makedirs(dir_name) else: os.makedirs(dir_name) # image_file_list = glob(f"{image_dir}/*") # image_file_list def imagesize(filepath): """ 获得文件的磁盘大小 :param filepath: :return: """ return os.path.getsize(filepath) / 1024 def compress_image(image_path): raw_image = Image.open(image_path) temp_image_name = image_path.split(os.sep)[-1] template_image = os.path.join(template_dir, temp_image_name) output_image = os.path.join(output_dir, temp_image_name) error_image = os.path.join(error_dir, temp_image_name) target_size = 500 # kb try: if imagesize(image_path) < target_size: shutil.copyfile(image_path, output_image) else: width, height = raw_image.size raw_image.resize((int(width * 0.9), int(height * 0.9)), Image.ANTIALIAS).save(template_image) while imagesize(template_image) > target_size: template_iamge2 = Image.open(template_image) width_2, height_2 = template_iamge2.size template_iamge2.resize((int(width_2 * 0.9), int(height_2 * 0.9)), Image.ANTIALIAS).save(template_image) shutil.copyfile(template_image, output_image) except Exception as e: shutil.copyfile(image_path, error_image) print(f'文件保存失败: {image_path}') # print(e) if __name__ == '__main__': # 批量创建文件夹 [clean_dir(i) for i in [template_dir, output_dir, error_dir]] image_dir = sys.argv[1] image_file_list = list(chain(*[glob(os.path.join(image_dir, i)) for i in ['*.png', '*.jpg', '*.jpeg']])) # for temp_image_path in tqdm(image_file_list): # compress_image(temp_image_path) print(f'\n\n文件保存父目录: {os.getcwd()}\n' f'输出文件位置:{os.path.join(os.getcwd(), output_dir)}\n\n') # parallel P = Pool(processes=10) pbar = tqdm(total=len(image_file_list)) res_temp = [P.apply_async(func=compress_image, args=(i,), callback=lambda _: pbar.update(1)) for i in image_file_list] _ = [res.get() for res in res_temp]
import os from PIL import Image # 源目录 project_dir = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)) input = os.path.join(project_dir, 'src') # 输出目录 output = os.path.join(project_dir, 'dest') def modify(): # 切换目录 os.chdir(input) # 遍历目录下所有的文件 for image_name in os.listdir(os.getcwd()): print(image_name) im = Image.open(os.path.join(input, image_name)) im.thumbnail((128, 128)) im.save(os.path.join(output, image_name)) if __name__ == '__main__': modify()
上述就是小编为大家分享的python批量压缩图像的完整步骤是什么了,如果刚好有类似的疑惑,不妨参照上述分析进行理解。如果想知道更多相关知识,欢迎关注亿速云行业资讯频道。
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