Python照片压缩教程:如何轻松减小图片大小

Python照片压缩教程:如何轻松减小图片大小_第1张图片

在日常的编程工作中,我们经常需要处理图像,例如上传、下载、显示、编辑等。有时候,我们需要对图像进行压缩,以减少占用的空间和带宽,提高加载速度和用户体验。那么,如何用Python来实现图像压缩呢?

在本教程中,我们将介绍一个强大的Python图像处理库——PIL(Python Imaging Library),它可以让我们对图像做很多事情,例如压缩图像。我们将通过一些例子或数据讲解PIL库具体的使用方法和api用途。本教程面向的是新手程序员,所以我们会尽量简单明了地解释每一步。

安装PIL库

Python照片压缩教程:如何轻松减小图片大小_第2张图片

要使用PIL库,我们首先需要安装它。有两种方法可以安装PIL库:

  • 方法一:使用pip命令,在终端或命令行中输入以下代码:
pip install Pillow
  • 方法二:从官网下载Pillow源码包,解压后,在终端或命令行中进入源码目录,输入以下代码:
python setup.py install

注意:Pillow是PIL库的一个分支,它是更加活跃和完善的版本,所以我们推荐使用Pillow而不是PIL。

Pillow对python的版本有一定要求,详见下图: Python照片压缩教程:如何轻松减小图片大小_第3张图片

安装完成后,我们可以在Python中导入PIL库,检查是否成功:

from PIL import Image
print(Image.__version__)

如果输出了Pillow的版本号,例如8.4.0,那么说明安装成功了。

打开和保存图像

要对图像进行压缩,我们首先需要打开图像文件,并保存为一个Image对象。Image对象是PIL库中最基本的类,它表示一个图像,并提供了很多属性和方法来操作图像。

打开图像文件的方法很简单,只需要调用Image类的open方法,传入文件名或文件路径即可:

img = Image.open("test.jpg")

如果文件不存在或格式不支持,会抛出异常。所以我们可以用try-except语句来捕获异常,并打印错误信息:

try:
    img = Image.open("test.jpg")
except IOError as e:
    print(e)

保存图像文件也很简单,只需要调用Image对象的save方法,传入文件名或文件路径即可:

img.save("new.jpg")

Python照片压缩教程:如何轻松减小图片大小_第4张图片

如果要指定保存的格式,可以传入format参数,例如:

img.save("new.png", format="PNG")

Python照片压缩教程:如何轻松减小图片大小_第5张图片

如果要指定保存的质量,可以传入quality参数,取值范围是1-95,默认是75。质量越高,文件越大,压缩效果越差;质量越低,文件越小,压缩效果越好。例如:

img.save("new.jpg", quality=50)

获取和修改图像信息

在对图像进行压缩之前,我们可能需要获取一些图像的基本信息,例如大小、格式、模式等。这些信息可以通过Image对象的属性来获取:

  • size属性:返回一个元组,表示图像的宽度和高度(单位是像素),例如(800, 600)。
  • format属性:返回一个字符串,表示图像的格式,例如"JPEG"。
  • mode属性:返回一个字符串,表示图像的模式,例如"RGB"。

例如:

print(img.size) # (800, 600)
print(img.format) # JPEG
print(img.mode) # RGB

如果要修改图像的大小、格式或模式,可以使用Image对象的方法:

  • resize方法:接受一个元组作为参数,表示新的宽度和高度(单位是像素),返回一个新的Image对象,例如:
new_img = img.resize((400, 300))
  • convert方法:接受一个字符串作为参数,表示新的模式,返回一个新的Image对象,例如:
#转化为为灰色图像
new_img = img.convert("L")

  • transpose方法:接受一个常量作为参数,表示旋转或翻转的方式,返回一个新的Image对象,例如:
#旋转90度
new_img = img.transpose(Image.ROTATE_90)

压缩图像

有了上面的知识,我们就可以开始压缩图像了。压缩图像的本质就是减少图像的大小和质量,从而减少图像占用的空间和带宽。我们可以通过以下几种方式来压缩图像:

  • 改变图像的大小:通过resize方法,我们可以将图像的宽度和高度缩小一半或更多,这样就可以大幅度减少图像的像素数,从而减少图像的大小。例如:
img = Image.open("test.jpg")
print(img.size) # (640, 640)
new_img = img.resize((400, 300))
print(new_img.size) # (400, 300)
new_img.save("new.jpg")

  • 改变图像的格式:通过save方法,我们可以将图像保存为不同的格式,不同的格式有不同的压缩算法和效率,一般来说,JPEG格式比PNG格式更适合压缩彩色图像,而PNG格式比JPEG格式更适合压缩黑白或透明图像。例如:
img = Image.open("test.png")
print(img.format) # PNG
img.save("new.jpg", format="JPEG")
print(new_img.format) # JPEG
  • 改变图像的质量:通过save方法,我们可以指定quality参数,来控制图像保存时的质量。质量越低,压缩效果越好,但是也会损失一些细节和清晰度。我们可以根据需要,选择一个合适的质量值。例如:
img = Image.open("test.jpg")
img.save("new.jpg", quality=50)
  • 改变图像的模式:通过convert方法,我们可以将图像转换为不同的模式。不同的模式有不同的颜色数和位深度,一般来说,颜色数越少,位深度越低,压缩效果越好。例如,RGB模式有16777216种颜色,每个像素占用24位;L模式只有256种颜色,每个像素占用8位;1模式只有2种颜色(黑白),每个像素占用1位。所以,我们可以将彩色图像转换为灰度或黑白图像来压缩。例如:
img = Image.open("test.jpg")
print(img.mode) # RGB
new_img = img.convert("L")
print(new_img.mode) # L
new_img.save("new.jpg")

总结

本教程介绍了如何使用PIL库来压缩图像。我们学习了如何安装、打开、保存、获取、修改和压缩图像。我们还了解了一些基本的概念和方法,例如大小、格式、模式、resize、convert等。通过这些知识和技能,我们可以轻松地对图像进行压缩,并提高编程效率和用户体验。

本教程只是PIL库功能的一小部分,PIL库还有很多其他的功能和方法,例如裁剪、旋转、滤镜、文字、水印等。如果你想了解更多,请参考PIL官方文档。

Python 的迅速崛起对整个行业来说都是极其有利的 ,但“人红是非多”,导致它平添了许许多多的批评,不过依旧挡不住它火爆的发展势头。

如果你对Python感兴趣,想要学习python,这里给大家分享一份Python全套学习资料,都是我自己学习时整理的,希望可以帮到你,一起加油!

有需要的小伙伴,可以点击下方链接免费领取或者V扫描下方二维码免费领取
Python全套学习资料

在这里插入图片描述

1️⃣零基础入门

① 学习路线

对于从来没有接触过Python的同学,我们帮你准备了详细的学习成长路线图。可以说是最科学最系统的学习路线,你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源,保证自己学得较为全面。
在这里插入图片描述

② 路线对应学习视频

还有很多适合0基础入门的学习视频,有了这些视频,轻轻松松上手Python~
在这里插入图片描述

③练习题

每节视频课后,都有对应的练习题哦,可以检验学习成果哈哈!
在这里插入图片描述

2️⃣国内外Python书籍、文档

① 文档和书籍资料

在这里插入图片描述

3️⃣Python工具包+项目源码合集

①Python工具包

学习Python常用的开发软件都在这里了!每个都有详细的安装教程,保证你可以安装成功哦!
在这里插入图片描述

②Python实战案例

光学理论是没用的,要学会跟着一起敲代码,动手实操,才能将自己的所学运用到实际当中去,这时候可以搞点实战案例来学习。100+实战案例源码等你来拿!
在这里插入图片描述

③Python小游戏源码

如果觉得上面的实战案例有点枯燥,可以试试自己用Python编写小游戏,让你的学习过程中增添一点趣味!
在这里插入图片描述

4️⃣Python面试题

我们学会了Python之后,有了技能就可以出去找工作啦!下面这些面试题是都来自阿里、腾讯、字节等一线互联网大厂,并且有阿里大佬给出了权威的解答,刷完这一套面试资料相信大家都能找到满意的工作。
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

5️⃣Python兼职渠道

而且学会Python以后,还可以在各大兼职平台接单赚钱,各种兼职渠道+兼职注意事项+如何和客户沟通,我都整理成文档了。
在这里插入图片描述

上述所有资料 ⚡️ ,朋友们如果有需要的,可以扫描下方二维码免费领取
在这里插入图片描述

你可能感兴趣的:(python,开发语言,爬虫,学习,数据库)