python numpy图片压缩

你可以使用 NumPy 库中的 np.save 函数来压缩图片。该函数使用了一种称为 NumPy 压缩的压缩算法来压缩数据。这种压缩算法能够有效地压缩大多数浮点数数据。

例如，假设你已经有了一个 NumPy 数组 `img`，表示你要压缩的图片。你可以这样压缩它：

import numpy as np

# 压缩图片
np.save("image.npz", img)

该函数会将压缩后的图片保存到名为 "image.npz" 的文件中。你也可以指定压缩级别，例如：

np.save("image.npz", img, compress=9)

在这里，压缩级别是一个整数，范围是 0 到 9，数字越大，压缩率越高。

相关问题

python、numpy将png图片压缩为canvas能识别的数组

好的，关于这个问题，我可以为你提供一些帮助。你可以使用Python的Pillow库来读取PNG图片，并将其转换为NumPy数组。然后，使用canvas的getContext方法来找到画布上的对象，并使用putImageData方法将该数组绘制在画布上。具体的代码实现可能因为你的需求而有所不同，但是这里提供的代码可以帮助你开始：

from PIL import Image
import numpy as np

# 读取PNG图片
img = Image.open('image.png')

# 将图片转换为NumPy数组
img_array = np.array(img)

# 在canvas上绘制图片
canvas = document.getElementById('canvas')
ctx = canvas.getContext('2d')
image_data = ctx.createImageData(img_array.shape[1], img_array.shape[0])
image_data.data.set(img_array.flatten())
ctx.putImageData(image_data, 0, 0)

希望这个代码片段能够对你有所帮助！如果你有更多的问题，欢迎继续问我。

python 图片压缩

对于Python图片压缩，有两种常见的方法，一种是使用OpenCV库，另一种是使用Pillow库。根据引用和引用的对比，可以看出Pillow库在压缩图片方面存在质量丧失和失真问题。而OpenCV库在压缩图片方面可以提供更好的保真度。

使用OpenCV库进行图片压缩的核心思路是循环降低图片质量直至达到目标大小。以下是一段使用OpenCV库进行图片压缩的示例代码：

import cv2
import numpy as np

def pic_compress(pic_path, out_path, target_size=199, quality=90, step=5, pic_type='.jpg'):
    # 读取图片
    img_cv = cv2.imread(pic_path)

    current_size = len(img_cv) / 1024
    print("图片压缩前的大小为(KB)：", current_size)

    while current_size > target_size:
        # 使用OpenCV库进行图片压缩
        pic_byte = cv2.imencode(pic_type, img_cv, [int(cv2.IMWRITE_JPEG_QUALITY), quality])[1]

        if quality - step < 0:
            break
        quality -= step
        current_size = len(pic_byte) / 1024

    # 保存图片
    with open(out_path, 'wb') as f:
        f.write(pic_byte)

    return len(pic_byte) / 1024

def main():
    pic_size = pic_compress('test.jpg', 'new_test.jpg', target_size=100)
    print("图片压缩后的大小为(KB)：", pic_size)

if __name__ == '__main__':
    main()

这段代码使用了OpenCV库的imencode函数来压缩图片，并根据目标大小和质量参数来进行循环压缩，直到达到目标大小为止。压缩后的图片保存在指定的输出路径中。可以根据需要修改目标大小、质量参数等来进行定制化压缩。

希望这个示例代码可以帮助到你。如果有任何其他问题，请随时提问。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [python压缩图片--指定压缩大小且保真压缩](https://blog.csdn.net/Paper_Sheep/article/details/127543648)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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