实现效果
将位于/img
目录下的1000张.png
图片,转换成.webp
格式,并存放于img_webp
文件夹内。
关于批量生成1000张图片,可以参考这篇文章:利用Python批量生成任意尺寸的图片
实现示例
import glob import os import threading from PIL import Image def create_image(infile, index): os.path.splitext(infile) im = Image.open(infile) im.save("img_webp/webp_" + str(index) + ".webp", "WEBP") def start(): index = 0 for infile in glob.glob("img/*.png"): t = threading.Thread(target=create_image, args=(infile, index,)) t.start() t.join() index += 1 if __name__ == "__main__": start()
注意:该项目需要引用PIL
库。
考虑到是大量的线性密集型运算,因此使用了多线程并发。通过threading.Thread()
创建线程对象时注意,args
参数仅接受元祖。
在这里,我们使用Image.open()
函数打开图像。
最终调用save("img_webp/webp_" + str(index) + ".webp", "WEBP")
方法,以指定格式写入指定位置。其中format
参数为目标格式。
下面是其他网友的补充
WebP与PNG, JPEG的转换
webp文件是的谷歌制定的文件,编码和解码当然要用谷歌自己提供的工具libwebp,别整那些有的没的的方法。
如果再pc上的浏览器(如Chrome,Edge等)打开微信的推送,爬虫爬取到图片可能就是webp格式的
1、下载对应平台的libwebp
2、解压得到二进制文件,在bin目录下(编程的使用include和lib目录下的文件),以下是以windows 64bit为例,摘自readme.txt。详细的可以使用-h选项查看具体的用法。
path/to/file
description
bin/cwebp.exe
encoding tool
bin/dwebp.exe
decoding tool
bin/gif2webp.exe
gif conversion tool
bin/vwebp.exe
webp visualization tool
bin/webpinfo.exe
webp analysis tool
lib/
static libraries
include/webp
headers
test.webp
a sample WebP file
test_ref.ppm
the test.webp file decoded into the PPM format
3、其他 --> webp: cwebp [-preset <...>] [options] in_file [-o out_file]
4、webp --> 其他: dwebp in_file [options] [-o out_file]
- 不指明格式默认转成PNG格式
- webp文件名不能有空格
5、批量转的话那就是脚本的事了,例如Python3脚本批量将webp转png(转换成png后再转成其他格式就很简单了):
import os import sys decoder_path = r"path/to/dwebp.exe" # Windows10下其实也支持斜杠/路径 webp_path = r"path/to/webp" # webp文件所在目录,webp文件名不能有空格! res_path = r"path/to/png_res" # 存储转换后图片的目录,假设是png if not os.path.exists(res_path) : os.mkdir("result") for f in os.listdir(webp_path): res_f = str(f).replace(".webp", ".png") # 若webp文件命名有特殊,这里需要改改映射规则 cmd = "{0} {1} -o {2}".format( decoder_path, os.path.join(webp_path, f), os.path.join(res_path, res_f)) os.system(cmd)
好了,这篇文章的内容到这就基本结束了,大家都学会了吗?希望对大家的学习和工作能有一定的帮助。
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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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