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:

python 批量拉伸图片 如何用python批量处理图片_人工智能

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。

python 批量拉伸图片 如何用python批量处理图片_编程语言_02

 

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~😋