opencv有哪些压缩图片的方式

OpenCV提供了多种压缩图片的方式，包括：

1. JPEG压缩
2. PNG压缩
3. TIFF压缩
4. WEBP压缩
5. PPM压缩
6. BMP压缩
7. RAS压缩
8. JPEG2000压缩

其中，JPEG压缩和PNG压缩是最常用的压缩方式。可以使用OpenCV提供的imwrite函数将图片以指定格式进行压缩。例如：

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

这将以JPEG格式将图像压缩为90%的质量，并保存为"compressed_image.jpg"。

相关问题

opencv-python压缩图片

使用`opencv-python`库也可以压缩图片。下面是一个示例代码：

import cv2

def compress_image(input_image_path, output_image_path, quality):
    image = cv2.imread(input_image_path, cv2.IMREAD_UNCHANGED)
    cv2.imwrite(output_image_path, image, [cv2.IMWRITE_JPEG_QUALITY, quality])

input_image = "input.jpg"
output_image = "output.jpg"
quality = 80  # 设置压缩质量（0-100之间的整数，数值越低质量越差）

compress_image(input_image, output_image, quality)

在上面的代码中，你需要将`input_image_path`替换为输入图像的路径，将`output_image_path`替换为输出图像的路径，将`quality`替换为所需的压缩质量。

请注意，使用此方法压缩图像会改变图像的质量。你可以根据需要调整`quality`值来平衡图像质量和文件大小。

opencv保真压缩图片

OpenCV是一个开源的计算机视觉库，它提供了丰富的图像处理和计算机视觉功能。虽然OpenCV主要用于图像处理和计算机视觉任务，但它并不直接提供图像压缩的功能。然而，您可以使用OpenCV与其他压缩算法和库结合使用来实现保真压缩图片的目标。

常见的图像压缩算法包括JPEG和PNG。JPEG是一种有损压缩算法，可以在一定程度上减小图像文件的大小，但可能会引入一些可见的失真。PNG是一种无损压缩算法，可以保持图像的完整性，但文件大小通常较大。

您可以使用OpenCV加载和处理图像，然后使用其他库或工具来进行图像压缩。例如，您可以使用Python中的PIL（Python Imaging Library）库来保存JPEG或PNG格式的图像，并选择适当的压缩参数来平衡文件大小和图像质量之间的关系。

下面是一个示例代码片段，演示了如何使用OpenCV和PIL库来进行JPEG和PNG格式的图像压缩：

import cv2
from PIL import Image

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

# 进行图像处理
# ...

# 保存为JPEG格式
cv2.imwrite('compressed_image.jpg', image, [cv2.IMWRITE_JPEG_QUALITY, 90])

# 使用PIL库保存为PNG格式
pil_image = Image.fromarray(image)
pil_image.save('compressed_image.png', optimize=True)

在上述示例中，`cv2.imwrite`函数用于保存JPEG格式的图像，并通过`cv2.IMWRITE_JPEG_QUALITY`参数指定了压缩质量（范围为0-100）。较高的质量值会导致较小的压缩率和较大的文件大小。

对于PNG格式的图像，我们使用了PIL库的`Image.fromarray`函数将OpenCV图像对象转换为PIL图像对象，然后使用`save`方法保存为PNG格式。`optimize=True`参数会启用额外的压缩优化。

请注意，实际的压缩效果和文件大小会受到图像内容、压缩参数的选择以及使用的压缩库的影响。因此，您可以根据具体需求进行调整和优化。