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Python写图片格式批量处理工具!你还一张一张转

时间:2020-12-19 15:46来源:网络整理 浏览:
前言 某个夜深人静的夜晚,夜微凉风微扬,月光照进我的书房~ 当我打开文件夹以回顾往事之余,惊现许多看似杂乱的无聊代码。我拍腿正坐,一个想

前言

某个夜深人静的夜晚,夜微凉风微扬,月光照进我的书房~ 当我打开文件夹以回顾往事之余,惊现许多看似杂乱的无聊代码。我拍腿正坐,一个想法油然而生:“生活已然很无聊,不如再无聊些叭”。 于是,我决定开一个专题,便称之为kimol君的无聊小发明。 妙…啊~~~

就在昨天,正当我在刺激战场厮杀时,“叮叮叮”,微信来消息了。我心想:“这是肾马情况?” 我打开一看,原来是小姐姐让我帮忙处理照片~ 乐于助人的我(小声嘀咕:“我信你个鬼,坏得很”),自然是立马放下游戏,奔向助人的前线,于是:

原文地址:【kimol君的无聊小发明】-用python写图片格式批量处理工具_kimol君的博客-CSDN博客 如有侵权联系小编删除

没有错~ 面对来自小姐姐的任务,kimol君自是当仍不让,打开美图秀秀,嗖嗖两下便搞定了,成功收获两颗小爱心❤️❤️~

正当我沾沾自喜的时候,小姐姐又发来一个压缩包,说是同学和闺蜜的,让我帮忙一起弄一下。我打开一看:

37张照片,我能怎么办? 我也很绝望呀…

毕竟有一颗炙热助人的心(画外音:“毕竟是小姐姐让帮忙”),不可能放着不管,但总不能一张一张的调叭,看来只能写一个小工具来批量处理了。

一、思路分析

其实,照片处理要求很简单,主要是两个方面:一个是调整图片尺寸(即宽x高),另一个是调整图片的大小(即压缩)。为了实现这两个功能,利用python中的PIL库即可,其安装方法如下:

pip install pillow

说明:PIL官方版不支持python3,不过非官方pillow可作为其替代品。 导入相关的库:

from PIL import Image

读取图片:

image = Image.open('xxx.jpg')

利用resize()函数即可对图片的尺寸进行调整:

image = image.resize((width, height))

其中width和height分别为预期调整的图片宽和图片高。

利用save()函数即可对图片进行压缩,进而调整其大小

image.save('out.jpg', quality=60)

其中quality表示压缩的比例。

二、调整尺寸

首先一个函数,用于调整图片的尺寸:

def resize(inImage, width, height, inplace=False):

'''

将图片调整为指定尺寸

----------------------------

参数 inImage:需要处理的图片地址

参数 width:预期图片宽度

参数 height:预期图片高度

参数 inplace:是否覆盖原文件

----------------------------

返回 outImage:压缩后的图片地址

'''

if not inplace: # 如果不覆盖

outImage = '%s-out.%s'%(inImage.split('.')[0],inImage.split('.')[1])

else:

outImage = inImage

image = Image.open(inImage)

image = image.resize((width, height))

image.save(outImage)

print('"%s"调整成功!(尺寸:%dx%d)'%(inImage, width, height))

return outImage

三、调整大小

首先定义一个函数,用于获取图片的文件大小:

def get_size(fileName):

'''

获取图片文件的大小(KB)

--------------------

参数 fileName: 文件名

--------------------

返回 fileSize:文件的大小

'''

fileSize = os.path.getsize(fileName)

fileSize /= 1024 # 将单位转为KB

return fileSize

然后,通过不断调整压缩比率quality,来使得图片到达指定的大小,具体过程如下:

def compress(inImage, targetSize, step=5, quality=75, inplace=False):

'''

将图片压缩到指定的大小

-------------------------------

参数 inImage:需要处理的图片地址

参数 targetSize:预期压缩的大小

参数 step:每次迭代的压缩比

参数 quality:初始压缩比

参数 inplace:是否覆盖原文件

-------------------------------

返回 outImage:压缩后的图片地址

'''

if not inplace: # 如果不覆盖

outImage = '%s-out.%s'%(inImage.split('.')[0], inImage.split('.')[1])

else:

outImage = inImage

fileSize = get_size(inImage)

while fileSize > targetSize:

image = Image.open(inImage)

image.save('temp.jpg', quality=quality)

fileSize = get_size('temp.jpg')

quality -= step # 调整压缩比

if quality < 0:

print('"%s"压缩失败!(请调整step)'%inImage)

return

if os.path.exists('temp.jpg'):

copyfile('temp.jpg',outImage)

os.remove('temp.jpg') # 移处临时文件

print('"%s"压缩成功!(大小:%.2fKB)'%(inImage, fileSize))

return outImage

四、整合代码

将resize()和compress()两个函数整合到一起:

def adjust(inImage, width, height, targetSize, inplace=False):

'''

将图片调整为指定格式(包括尺寸及大小)

-------------------------------

参数 inImage:需要处理的图片地址

参数 width:预期图片宽度

参数 height:预期图片高度

参数 targetSize:预期压缩的大小

参数 inplace:是否覆盖原文件

-------------------------------

返回 outImage:调整后的图片地址

'''

if not inplace: # 如果不覆盖

outImage = '%s-out.%s'%(inImage.split('.')[0],inImage.split('.')[1])

else:

outImage = inImage

resize(inImage, width, height, inplace=inplace)

compress(outImage, targetSize, inplace=True)

return outImage

调用方法如下:

if __name__ == '__main__':

adjust('xxx.jpg', 600, 800, 100)

随后,通过写一个循环,将压缩包里的所有图片进行处理,便得到了预期的格式。

写在最后

其实,这个小工具还有许多可以完善的地方,比如针对压缩方式、图片质量、效率等等都能做一些优化。此外,当然也可以考虑做一个GUI以更加方便的操作。感兴趣的小伙伴,可以试试哦,没准哪天就有小姐姐找上门了呢~

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