python 压缩图片分辨率

你可以使用Pillow库来压缩图片的分辨率。下面是一个示例代码：

from PIL import Image

def compress_image_resolution(image_path, new_width, new_height):
    image = Image.open(image_path)
    resized_image = image.resize((new_width, new_height), Image.ANTIALIAS)
    resized_image.save("compressed_image.jpg")

compress_image_resolution("original_image.jpg", 800, 600)

在上面的代码中，你需要将`image_path`参数替换为你想要压缩的图片的路径。`new_width`和`new_height`参数是你想要设置的新的宽度和高度。最后，使用`save()`函数保存压缩后的图片。

请注意，压缩图片会导致画质损失，所以你需要在压缩前选择合适的分辨率和压缩比例。

相关问题

python ffmpeg图片压缩

使用Python脚本调用ffmpeg可以实现图片的压缩。通过ffmpeg的命令行选项，可以指定压缩后的图片质量、分辨率等参数。下面是一个示例代码：

import subprocess

def compress_image(input_file, output_file, quality):
    command = f'ffmpeg -i {input_file} -q:v {quality} {output_file}'
    subprocess.call(command, shell=True)

# 调用示例
input_file = 'input.jpg'  # 输入图片文件名
output_file = 'output.jpg'  # 输出图片文件名
quality = 30  # 图片质量，范围为0-100，值越小质量越低
compress_image(input_file, output_file, quality)

python超分辨率

Python超分辨率是指使用Python编程语言实现的图像超分辨率技术。它旨在通过增加图像的细节和清晰度来提高图像的分辨率。Meta-SR是一种能够任意放大图像的超分辨率网络，可以使用Python搭建Meta-SR的环境，并提供相应的源代码。在图像超分辨率问题中，可以选择任意的图像数据，但是使用有更多细节纹理的图像会有更好的效果，使用无损压缩格式的PNG格式图像比JPG格式图像有更好的效果。数据预处理是超分辨率技术中的一个重要步骤，本实验的评估部分将对比低分辨率图片、模型生成的高分辨率图片和原始图片的区别。本实验的训练数据有10656个图片，测试数据为5个图片。需要注意的是，按照本实验现在的模型，需要的显存约为6.8G，如果增大批次数量、增加卷积层特征图数量、加深网络或增大原始图片分辨率，将进一步增加显存。