python3批量筛选图片，根据 size，使用 pillow

少废话直接看code

#!/usr/bin/env python3
#-*- coding:utf-8 -*-

from PIL import Image
import os


# 需要处理的文件夹,改你的文件夹的路径
folder = '/Users/sea/Desktop/0/'

# 处理图片后输出的文件夹，
outPath = '/Users/sea/Desktop/excellent/'
if not os.path.exists(outPath):  #如果不存在则创建一个
    os.makedirs(outPath)

# 处理后需要在次筛选的文件，
outPath2 = '/Users/sea/Desktop/medium/'
if not os.path.exists(outPath2):  #如果不存在则创建一个
    os.makedirs(outPath2)

# 处理图片的主程序
def picProcess(imagePath):

    # 获取单张图片的宽和高
    img = Image.open(imagePath)
    width,height = img.size
    # print('Width = %s , Height = %s' % (width,height))

    # 输出的路径和名称
    path = outPath + imagePath
    path2 = outPath2 + imagePath

    # 按照比例缩放的计算
    newheight = int((1125 * height) / width)
    newwidth = int((2436 * width) / height)

    #设置一些规则过滤筛选图片,输出到不同的文件夹。
    if width >= 1125 and height >= 2436 and width < height:
        img = img.resize((1125,newheight),Image.LANCZOS)
        print(imagePath, img.size[1] , '以宽1125进行缩小',height/width)
        img.save(path,quality=85)   #图片非常优秀，进入excellent文件夹
    elif width >= 1125 and height >= 2436 and width > height:
        img = img.resize((newwidth,2436),Image.LANCZOS)
        print(imagePath, img.size[0] , '以高为2436进行缩小',height/width)
        img.save(path,quality=85)   #图片非常优秀，进入excellent文件夹
    elif 1000 < width < 1125 or 1900 < height < 2436 :
        print(imagePath , '保存到2号文件夹，待操作')
        img.save(path2,quality=80)  #图片中等，进入人工筛选状态
    elif width <= 1000 or height <= 1900:
        print(imagePath , "不操作，等于删除")
        pass    #图片质量低，直接删除
    # print( imagePath + ' save is done')

# 遍历文件夹里的图片然后循环
def runScript():

    #改变当前工作目录到指定的路径:图片的列表文件夹
    os.chdir(folder)

    #for in遍历文件夹,os.listdir()方法用于返回指定的文件夹包含的文件或文件夹的名字的列表
    for image in os.listdir(os.getcwd()):   #os.getcwd()方法用于返回当前工作目录
        # print(image)

        #只识别图片格式，忽略其它文件
        imageType = os.path.splitext(image)[1]
        # print(imageType,image)

        if imageType == '.jpg' or imageType == '.JPG' or imageType == '.jpeg' or imageType == '.PNG':
            
            # print(image)
            picProcess(image) #执行封装好的压缩程序       

if __name__ == '__main__':
    runScript()

#-*- MAX Young 2019-4-17  -*-