python获取图片占用空间

Python的PIL库可以使用`Image`模块的`open`方法打开图片，然后通过`getsize`方法获取图片的大小，单位是字节。如果要获取图片的占用空间，可以将字节数转换为KB或MB。下面是一个示例代码：

from PIL import Image
import os

def get_image_size(image_path):
    image = Image.open(image_path)
    size_bytes = os.path.getsize(image_path)
    size_kb = size_bytes / 1024
    size_mb = size_bytes / (1024 * 1024)
    return size_kb, size_mb

image_path = "path/to/image.jpg" # 图片的路径
size_kb, size_mb = get_image_size(image_path)

print(f"图片占用空间: {size_kb} KB, {size_mb} MB")

相关问题

用Python实现图片量化，不使用库

在Python中，如果你想要实现图片量化而不使用现成的图像处理库（如PIL、OpenCV等），你需要手动操作像素数据。以下是一个基本步骤：

1. **打开图片**:
使用`struct`模块的`unpack`函数读取图像文件的二进制内容，并将其转换为数组形式。例如，BMP格式可以逐行读取。

with open('image.bmp', 'rb') as file:
    data = bytearray(file.read())

2. **解析像素**:
BMP文件通常包含位深度信息（如8位、16位等）。根据位深度，你可以确定每个像素占用多少字节。比如对于8位灰度图，每个像素占1字节。

bit_depth = 8
pixel_size = bit_depth // 8
width, height = unpack('<HH', data[14:18])  # 获取宽度和高度
pixels = [data[i * pixel_size:i * pixel_size + pixel_size] for i in range(height)]

3. **量化处理**:
对于灰度图，可以直接对每个像素值进行量化。比如将像素值范围映射到指定的颜色空间（如0-255对应RGB颜色空间）。

def quantize(pixel):
    return min(max(0, int(pixel / quantization_level)), 255)

quantization_level = 8  # 分辨率为8级灰度
quantized_pixels = [quantize(p) for p in pixels]

4. **保存量化后的图片**:
将量化后的像素数据按照原始的文件结构写回新的文件中。这通常需要一些特定的编码知识。

new_data = b''
new_data += struct.pack('<H', width)
new_data += struct.pack('<H', height)
# 写入量化后的像素数据
new_file = open('quantized_image.bmp', 'wb')
new_file.write(new_data + b''.join([struct.pack('<B', q) for q in quantized_pixels]))
new_file.close()

注意：这个过程比较复杂，对于复杂的图片格式，特别是有损压缩的JPEG或PNG，直接处理原始二进制数据可能会很困难。通常还是建议使用专门的库来进行这样的操作。