在Ubuntu 16.04.5 LTS上利用python中的PIL模块压缩一百多兆的单张图片实操

男娘i 2022-04-03 12:10 479阅读 0赞

在前面的博文中，我将300多张电影海报拼接为了一张103MB的巨幅图片，我想拿它做电脑桌面(1080P)，但是这么多的图片，存储和加载是个麻烦事儿，需要将它压缩到几MB大小。

[在Ubuntu 16.04.5 LTS上利用python 2.7版本的pillow库拼接近千张图片实录][Ubuntu 16.04.5 LTS_python 2.7_pillow]

我尝试了市面上所有的压缩软件，发现处理时间冗长且压缩效果较差。下面是采用python的PIL中的Image模块，十几行代码就实现，几分钟就搞定了。感觉python的图像处理功能还是非常强大的，以前小看了它。

压缩之前的图片和压缩之后的图片对比：

压缩前 103327013字节，分辨率9600\*5616，

压缩后 5274988字节，分辨率1920\*1123，

压缩比大约是20:1

![20181222095427707.png][]

代码

#!/usr/bin/env python
    #encoding: utf-8
    #description: 压缩指定图片到指定尺寸(1080P),实测比较靠谱
    #date: 2018-12-19
            
    from PIL import Image
    import os
            
    #输入参数说明:
    #src_dir: 源图片所在目录
    #dst_dir: 输出图片所在目录
    #fn: 待处理的图片文件名
    def resize_image(src_dir, dst_dir, fn):
        filename = os.path.join(src_dir, os.path.basename(fn))
        print(filename)
        with Image.open(filename) as img:
            width, height = img.size
            new_width = 1920 #1280
            new_height = int(new_width * height * 1.0 / width)
            #调整图片到新的尺寸(1080p)
            #强调是PIL带ANTIALIAS滤镜缩放效果
            resized_img = img.resize((new_width, new_height), Image.ANTIALIAS)
            out_fn = filename.replace(src_dir, dst_dir)
            #将调整后的文件存放到指定目录下面
            resized_img.save(out_fn)
            
    if __name__ == '__main__':
        source_dir = '/home/taoyx/program_develop/python_dev/img_joint/'
        target_dir = '/home/taoyx/program_develop/python_dev/img_processing/'
        #fname = 'poster_all_500*720.png'
        fname = 'poster_all_300*432.png'                                                                                                                                     
            
        resize_image(source_dir, target_dir, fname)

效果图

执行下面的命令，得到我们想要的效果

python img\_resize.py

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3Rhb182Mjc_size_16_color_FFFFFF_t_70][]

(注意：因为这里图片上传大小不得超过5MB，这里的样例图片是压缩后720P大小的图片，2.5MB大小)

[Ubuntu 16.04.5 LTS_python 2.7_pillow]: https://blog.csdn.net/tao_627/article/details/85091802
[20181222095427707.png]: /images/20220403/cb7432171765433382df8a2d38d8e118.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3Rhb182Mjc_size_16_color_FFFFFF_t_70]: /images/20220403/b759680b0def439ea59862b35c84b70c.png