用python实现各种图片压缩方法，压缩图片让储存更方便

导语

随着数码相机和智能手机的普及，人们拍摄的照片和图片越来越多。这些图片往往占据了大量的存储空间，给我们的设备带来了很大的负担。为了解决这个问题，我们可以使用图片压缩技术来 уменьшить文件的大小，从而节省存储空间和提高传输速度。

正文

图片压缩技术有很多种，其中最常用的有以下四种：

1. 使用opencv库压缩图片

opencv是一个强大的计算机视觉库，它提供了丰富的图像处理功能。我们可以使用opencv中的函数来压缩图片。

import cv2

# 读取图片
image = cv2.imread('image.jpg')

# 压缩图片
image_compressed = cv2.resize(image, (0, 0), fx=0.5, fy=0.5)

# 保存压缩后的图片
cv2.imwrite('image_compressed.jpg', image_compressed)

2. 使用PIL库压缩图片

PIL是一个流行的图像处理库，它提供了丰富的图像处理功能。我们可以使用PIL中的函数来压缩图片。

from PIL import Image

# 读取图片
image = Image.open('image.jpg')

# 压缩图片
image_compressed = image.resize((0, 0), Image.ANTIALIAS)

# 保存压缩后的图片
image_compressed.save('image_compressed.jpg')

3. 使用tinypng库压缩图片

tinypng是一个在线图片压缩工具，它可以有效地压缩图片。我们可以使用tinypng的API来压缩图片。

import tinypng

# 读取图片
image = open('image.jpg', 'rb').read()

# 压缩图片
image_compressed = tinypng.compress(image)

# 保存压缩后的图片
open('image_compressed.jpg', 'wb').write(image_compressed)

4. 使用pngquant库压缩图片

pngquant是一个命令行工具，它可以有效地压缩png格式的图片。我们可以使用pngquant来压缩图片。

pngquant image.png --output image_compressed.png

以上四种图片压缩方法各有优缺点。opencv和PIL库可以让我们自定义压缩参数，从而获得更好的压缩效果。tinypng和pngquant库使用起来比较简单，但压缩效果可能不如opencv和PIL库。

结语

图片压缩技术可以帮助我们节省存储空间和提高传输速度。本文介绍了四种常用的图片压缩方法，您可以根据自己的需要选择合适的方法来压缩图片。