python opencv实现图片压缩和解压用resize

函数

压缩图片：

使用OpenCV中的resize函数可以对图片进行压缩，具体代码如下：

import cv2

# 读取原始图片
img = cv2.imread('original.jpg')

# 压缩图片
resized_img = cv2.resize(img, (640, 480))

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

上述代码中，首先使用cv2.imread函数读取原始图片，然后使用cv2.resize函数将图片压缩为640x480的大小，最后使用cv2.imwrite函数保存压缩后的图片。

解压图片：

同样地，使用OpenCV中的resize函数也可以对已压缩的图片进行解压，具体代码如下：

import cv2

# 读取压缩后的图片
img = cv2.imread('compressed.jpg')

# 解压图片
resized_img = cv2.resize(img, (1280, 960))

# 保存解压后的图片
cv2.imwrite('uncompressed.jpg', resized_img)

上述代码中，首先使用cv2.imread函数读取压缩后的图片，然后使用cv2.resize函数将图片解压为1280x960的大小，最后使用cv2.imwrite函数保存解压后的图片。

相关问题

python opencv 压缩图片算法

### 回答1：
Python中有几种常用的方法可以使用OpenCV来压缩图片。

1. 调整图片质量：可以使用cv2.IMWRITE_JPEG_QUALITY参数来调整JPEG格式图片的压缩质量。该参数的范围是0（最低质量）到100（最高质量）。默认值是95。你可以根据你的需求将该值设置为合适的数值。较低的数值会减小图片文件的大小，但会引入一定程度的失真。例如，可以使用以下代码将图片压缩到指定质量：

import cv2

image = cv2.imread("image.jpg")
cv2.imwrite("compressed_image.jpg", image, [cv2.IMWRITE_JPEG_QUALITY, 70])

2. 调整图片大小：另一种常见的压缩图片的方法是调整图片的大小。可以使用cv2.resize()函数来调整图片的尺寸。通过改变图片的宽度和高度，可以减小图片文件的大小。以下代码将调整图片的宽度和高度：

import cv2

image = cv2.imread("image.jpg")
resized_image = cv2.resize(image, (800, 600))
cv2.imwrite("compressed_image.jpg", resized_image)

3. 采用图像编码算法：OpenCV还支持其他图像编码算法来压缩图片，如PNG编码算法和WEBP编码算法。通过设置不同的编码标志，可以选择使用不同的算法进行图片压缩。例如，通过设置cv2.IMWRITE_PNG_COMPRESSION参数为3，可以使用PNG编码算法压缩图片：

import cv2

image = cv2.imread("image.jpg")
cv2.imwrite("compressed_image.png", image, [cv2.IMWRITE_PNG_COMPRESSION, 3])

总之，Python中的OpenCV库提供了多种方法来对图片进行压缩。你可以根据实际需求选择合适的方法。

### 回答2：
Python中的OpenCV库提供了多种压缩图片算法。其中一个常用的方法是使用cv2.imwrite()函数保存图像时，使用不同的参数来调整图像的压缩比例。该函数的参数之一是保存质量，可以设置为0-100的整数值。较高的值表示更高的质量和较小的压缩比例，较低的值表示低质量和较高的压缩比例。

另一种压缩算法是使用cv2.imencode()函数，将图像编码为特定格式（如JPEG或PNG），然后将编码后的图像数据保存到内存中。这个方法允许我们更精确地控制压缩参数，如压缩比、色彩空间和格式。

下面是一个示例代码，演示了如何使用cv2.imencode()函数来压缩图像：

import cv2
import numpy as np

def compress_image(image_path, output_path, quality=50):
    # 读取图像
    image = cv2.imread(image_path)

    # 选择压缩参数
    encode_param = [cv2.IMWRITE_JPEG_QUALITY, quality]

    # 压缩图像
    _, compressed_image = cv2.imencode('.jpg', image, encode_param)

    # 将压缩后的图像保存到文件
    with open(output_path, 'wb') as file:
        file.write(np.array(compressed_image))

# 调用函数进行压缩
compress_image('input.jpg', 'output.jpg', quality=50)

上述代码将图像从文件中读取，并使用JPEG格式进行压缩。压缩后的图像数据保存在内存中，并最后写入到输出文件中。可以通过调整quality参数来控制压缩质量。

总之，Python中的OpenCV库提供了多种压缩图像的方法，开发者可以根据实际需要选择合适的方法和参数进行压缩。

### 回答3：
Python OpenCV提供了多种图像压缩算法，旨在减少图像文件的大小。下面是几种常用的算法：

1. JPEG压缩算法：
JPEG是一种有损压缩算法，可以通过调整压缩参数来平衡图像质量和压缩比。在OpenCV中，可以通过指定`cv2.IMWRITE_JPEG_QUALITY`参数来控制压缩质量，范围为0到100，值越高表示质量越好，文件大小越大。

   cv2.imwrite("compressed.jpg", image, [cv2.IMWRITE_JPEG_QUALITY, 90])

2. PNG压缩算法：
PNG是一种无损压缩算法，可以保留图像的完整质量，但通常会生成较大的文件。在OpenCV中，可以通过指定`cv2.IMWRITE_PNG_COMPRESSION`参数来控制压缩级别，范围为0到9，值越高表示压缩越强，生成的文件越小。

   cv2.imwrite("compressed.png", image, [cv2.IMWRITE_PNG_COMPRESSION, 5])

3. WEBP压缩算法：
WEBP是一种现代化的图像压缩格式，结合了有损和无损的压缩算法。在OpenCV中，可以通过指定`cv2.IMWRITE_WEBP_QUALITY`参数来控制有损压缩的质量，范围为0到100，值越高表示质量越好，文件大小越大。

   cv2.imwrite("compressed.webp", image, [cv2.IMWRITE_WEBP_QUALITY, 80])

通过选择适当的压缩算法和参数，可以在图像文件大小和质量之间进行权衡，以满足具体的需求。需要注意的是，图像压缩往往会引入一定程度的信息损失，因此需要根据具体应用场景进行选择。

python使用opencv实现图像压缩的代码

在Python中使用OpenCV进行图像压缩，主要是通过调整图片的分辨率、量化位数等特性来减小文件大小。下面是一个简单的例子，展示了如何使用`cv2.resize()`函数来降低图像分辨率，以及`cv2.imwrite()`保存优化后的图像：

import cv2
import imutils

# 加载原始图像
img = cv2.imread('original_image.jpg')

# 定义新的尺寸（比如缩小到原图的一半）
new_dim = (int(img.shape[1] / 2), int(img.shape[0] / 2))

# 使用imutils模块对缩放因子进行一些处理，以保持宽高比
resized_img = imutils.resize(img, width=new_dim[0])

# 调整量化位数（如从8位颜色转换为4位）
# 这里假设我们降到8位，实际应用中可以设置为更低，如4位或1位（适用于灰度图像）
quantization_params = [cv2.IMWRITE_JPEG_QUALITY, 50]

# 保存压缩后的图像
cv2.imwrite('compressed_image.jpg', resized_img, quantization_params)