使用python 批量降低图片分辨率且不失真

可以使用Pillow库来批量处理图片，以下是示例代码：

from PIL import Image
import os

def reduce_resolution(image_path, factor):
    # 打开图像并转换为numpy数组
    with Image.open(image_path) as img:
        img_arr = np.array(img)

    # 计算新图像的大小
    new_shape = (img_arr.shape[0]//factor, img_arr.shape[1]//factor, img_arr.shape[2])

    # 使用均值池化降低分辨率
    new_arr = np.zeros(new_shape)
    for i in range(new_shape[0]):
        for j in range(new_shape[1]):
            new_arr[i, j] = np.mean(img_arr[i*factor:(i+1)*factor, j*factor:(j+1)*factor], axis=(0,1))

    # 将numpy数组转换回图像并保存
    new_img = Image.fromarray(new_arr.astype(np.uint8))
    new_img.save('new_' + image_path)

# 批量处理图片
folder_path = '/path/to/folder/'
factor = 2
for filename in os.listdir(folder_path):
    if filename.endswith('.jpg') or filename.endswith('.png'):
        reduce_resolution(os.path.join(folder_path, filename), factor)

该函数与上一段代码类似，不同之处在于它接受一个文件夹路径作为输入，并处理该文件夹中的所有图像文件。处理后的图像将保存为原文件名前缀为"new_"的新文件。