python批量壓縮圖像的完整步驟

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背景

今天在工作中，同事遇到一個上傳圖片的問題：系統要求的圖片大小不能超過512KB。但是同事又有很多照片。這要是每一個照片都用ps壓縮的話，那豈不是很崩潰。於是我寫瞭一個腳本，可以批量壓縮圖片到指定大小。直接造福同事、提高同事的工作效率。

解決方案

其實也不用賣關子瞭，就是使用python的pillow包就可以對圖片進行壓縮，如果一個圖片已經壓縮到指定大小瞭，那就停止壓縮，如果沒有達到指定大小，那就對壓縮後的圖片再進行壓縮，直到壓縮到自定范圍內。

可是為什麼不在網上找代碼呢？我也是找過，但是發現很多代碼質量參差不齊，都達不到我想要的效果，而且很不優雅。於是我隨手就寫瞭一個代碼，不僅僅代碼寫的簡單，而且邏輯清楚，最後為瞭效率，我還做瞭一個並行，同時使用10個進程處理。說實話，那可是真的飛快。

操作步驟

要求

  • 默認是使用的是Anaconda的環境。
  • 將所有要壓縮的圖片都放在一個文件夾下，然後每個圖片的格式隻能是下面三種：png,jpg, jpeg。如果是PNG也不行。因為PNG是png的大寫。
  • 代碼中設置的圖像的壓縮後的大小是512KB，那麼你可以設置代碼中的target_size為500，隻要比512KB小就行瞭。
  • 然後把我的代碼從GitHub上下載下來。代碼鏈接為：https://github.com/yuanzhoulvpi2017/tiny_python/blob/main/image_compression/ic.py

步驟

我這裡把所有圖片都放在瞭一個文件夾裡面，文件夾名稱為歷史截圖。然後我的這個歷史截圖和ic.py代碼都放在瞭little_code文件夾中。

在little_code文件夾下，打開終端。

直接運行的腳本：

python ic.py xxx_文件夾

等待一會，就會將整個文件夾下的所有圖片都轉化好瞭。

完整代碼：

如果上不去GitHub的話，我直接把代碼放在這裡，保存為一個python文件即可。比如保存的文件名為：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):
    """
    獲得文件的磁盤大小
    :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'文件保存失敗: {image_path}')
        # print(e)


if __name__ == '__main__':
    # 批量創建文件夾
    [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文件保存父目錄: {os.getcwd()}\n'
          f'輸出文件位置:{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]

附：批量將圖片的大小設置為指定大小

import os

from PIL import Image

 

# 源目錄

project_dir = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))

input = os.path.join(project_dir, 'src')

 

# 輸出目錄

output = os.path.join(project_dir, 'dest')

def modify():

    # 切換目錄

    os.chdir(input)

 

    # 遍歷目錄下所有的文件

    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()

寫在後面

這個代碼說起來難，說起來也不難，如果認真看我歷史的文章的話，上面代碼中遇到的知識點都就會瞭。像是所謂的圖像壓縮、並行處理之類的，其實並不難。

到此這篇關於python批量壓縮圖像的文章就介紹到這瞭,更多相關python批量壓縮圖像內容請搜索WalkonNet以前的文章或繼續瀏覽下面的相關文章希望大傢以後多多支持WalkonNet！

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