教你用Python压缩图片
- 2020 年 1 月 7 日
- 筆記
质量、速度、廉价，选择其中两个
如果需要做图片识别那么必定需要大量的训练素材，我们通常使用爬虫来获取，python爬取bing图片，python爬取百度图片，但是怕取下来的图片大小不一，再进行训练之前必须进行裁剪和压缩，今天就来讲一讲图片压缩，下面这个例子是我做一个项目时用到的
import PIL.Image as Image import os #图片压缩批处理 def compressImage(srcPath,dstPath): for filename in os.listdir(srcPath): #如果不存在目的目录则创建一个，保持层级结构 if not os.path.exists(dstPath): os.makedirs(dstPath) #拼接完整的文件或文件夹路径 srcFile=os.path.join(srcPath,filename) dstFile=os.path.join(dstPath,filename) # 如果是文件就处理 if os.path.isfile(srcFile): try: #打开原图片缩小后保存，可以用if srcFile.endswith(".jpg")或者split，splitext等函数等针对特定文件压缩 sImg=Image.open(srcFile) w,h=sImg.size dImg=sImg.resize((int(w/2),int(h/2)),Image.ANTIALIAS) #设置压缩尺寸和选项，注意尺寸要用括号 dImg.save(dstFile) #也可以用srcFile原路径保存,或者更改后缀保存，save这个函数后面可以加压缩编码选项JPEG之类的 print (dstFile+" 成功！") except Exception: print(dstFile+"失败！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！") # 如果是文件夹就递归 if os.path.isdir(srcFile): compressImage(srcFile, dstFile) if __name__=='__main__': compressImage("G:/兔屎图片_未处理","G:/兔屎图片_已处理")
可能这个方法不是很通用，因为我当时处理的图片都是很大的，一个图片大概在3M-5M这样，而我并不需要这么高分辨率，因为太高分辨率会影响我机器学习的效率，我就采用最粗暴的方法，使用PIL库中的Image类，调用resize方法把图片的宽高直接砍一半，但是这里我还是采用了Image.ANTIALIAS滤镜虽然这样会使我图片压缩的效率降低一大截，但也尽最大可能的保留了图片的信息。
但我后来又遇到一种更好的压缩图片的方法，使用tinify API进行压缩，通过它压缩的图片信息基本上没有损失，是个压缩图片利它的官方网站：https://tinypng.com/
在它官网上也可以直接进行压缩，不过只能小批量的操作，一次最多20张，下面是使用它进行图片压缩的脚本，你需要自己申请Key填写到程序中
import os import os.path import click import tinify tinify.key = "你申请的Key,放在这里." targetFileDirName = "/compress" #输出目录 targetIsDir = False totalPicCount = 1 #压缩图片总数 compressSuccessPicCount = 0 #图片压缩成功的数量 #这里就是通过tingPng压缩图片的核心代码 def compress_core(file, outputFile): source = tinify.from_file(file) #压缩指定文件 source.to_file(outputFile) #将压缩后的文件输出当指定位置 def compress_file(file): if not os.path.isfile(file): print("你指定的不是文件,不给你压缩这个文件!") return srcFiledirName = os.path.dirname(file) basename = os.path.basename(file) #获得文件全称 例如 migo.png filename, fileSuffix = os.path.splitext(basename) #获得文件名称和后缀名 例如 migo 和 png if picIsCorrect(fileSuffix): targetFileDir = srcFiledirName + targetFileDirName if not os.path.isdir(targetFileDir): os.mkdir(targetFileDir) print("正在压缩的图片: %s"%(srcFiledirName + "/" +basename)) compress_core(file, targetFileDir + "/" + basename) global compressSuccessPicCount compressSuccessPicCount += 1 global targetIsDir if targetIsDir is not True: print("------------压缩的图片在: %s 目录下"%(targetFileDir)) else: print("暂不支持压缩 {} 格式的文件, 文件名: {}".format(fileSuffix, basename)) def picIsCorrect(fileSuffix): if fileSuffix == ".png" or fileSuffix == ".jpg" or fileSuffix == ".jpeg": return True else: return False def compress_dir(dir): if not os.path.isdir(dir): print("你输入的不是一个目录") return else: global targetIsDir targetIsDir = True srcFilePath = dir #源路径 for root, dirs, files in os.walk(srcFilePath): global totalPicCount totalPicCount = len(files) for name in files: compress_file(srcFilePath + "/" + name) break #仅遍历当前目录 print("------------所有压缩的图片都在: %s 目录下" %(srcFilePath + targetFileDirName)) @click.command() @click.option('-f', "--file", type=str, default=None, help="单个文件压缩") @click.option('-d', "--dir", type=str, default=None, help="被压缩的文件夹") def run(file, dir): if not file is None: compress_file(file) #压缩指定的文件 pass elif not dir is None: compress_dir(dir) #压缩指定的目录 pass else: compress_dir(os.getcwd()) #压缩当前文件夹 print("当前目录: %s"%(os.getcwd())) print("------压缩结束!------图片总数 ({}), 压缩的图片数量 ({})".format(totalPicCount, compressSuccessPicCount)) if __name__ == "__main__": run()
