本文为大家分享了Python实现批量压缩图片的具体代码,供大家参考,具体内容如下

# -*- coding: utf-8 -*- 
""" 
__author__= 'Du' 
__creation_time__= '2018/1/5 10:06' 
""" 
 
import os 
from PIL import Image 
import glob 
 
DIR = 'C:/Users/Public/Pictures/Sample Pictures/' 
 
class Compress_Picture(object): 
  def __init__(self): 
    # 图片格式,可以换成.bpm等 
    self.file = '.jpg' 
 
  # 图片压缩批处理 
  def compressImage(self): 
    for filename in glob.glob('%s%s%s' % (DIR, '*', self.file)): 
      # print(filename) 
      # 打开原图片压缩 
      sImg = Image.open(filename) 
      w, h = sImg.size 
      print(w, h) 
      dImg = sImg.resize((200, 200), Image.ANTIALIAS) # 设置压缩尺寸和选项,注意尺寸要用括号 
 
      # 如果不存在目的目录则创建一个 
      comdic = "%scompress/"%DIR 
      if not os.path.exists(comdic): 
        os.makedirs(comdic) 
 
      # 压缩图片路径名称 
      f1 = filename.split('/') 
      f1 = f1[-1].split('\\') 
      f2 = f1[-1].split('.') 
      f2 = '%s%s1%s'%(comdic, f2[0], self.file) 
      # print(f2) 
      dImg.save(f2) # save这个函数后面可以加压缩编码选项JPEG之类的 
      print("%s compressed succeeded"%f1[-1]) 
 
 
if __name__ == "__main__": 
  obj = Compress_Picture() 
  obj.compressImage() 

效果图:

Python实现批量压缩图片

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持。

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RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存

三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。

首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。

据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。

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