opencv图片压缩（opencv图像压缩函数）

## OpenCV 图片压缩### 简介 在数字图像处理领域，图片压缩扮演着至关重要的角色。它可以有效地减小图像文件的大小，节省存储空间和网络带宽，并提升图像传输速度。OpenCV 作为一个功能强大的开源计算机视觉库，提供了多种图像压缩方法，可以方便地实现图片压缩操作。### 图片压缩原理 图片压缩的基本原理是利用图像数据中的冗余信息来减少表示图像所需的数据量。常见的数据冗余类型包括：

空间冗余:

图像中相邻像素之间通常具有较强的相关性，即像素值相似。

时间冗余:

视频序列中，相邻帧之间通常存在大量重复信息。

视觉冗余:

人眼对图像中某些信息的敏感度低于其他信息。图片压缩算法正是利用这些冗余信息，通过去除或简化图像数据来实现压缩。### OpenCV 图片压缩方法OpenCV 主要支持以下两种图片压缩方法：#### 1. 基于编码的压缩方法

JPEG 压缩:

一种有损压缩方法，利用离散余弦变换（DCT）去除图像中的空间冗余信息。OpenCV 提供了 `imencode()` 函数来实现 JPEG 压缩。```pythonimport cv2img = cv2.imread("input.jpg") # 压缩质量参数，范围0-100，值越小压缩率越高encode_param = [int(cv2.IMWRITE_JPEG_QUALITY), 90] cv2.imencode('.jpg', img, encode_param)[1].tofile("output.jpg")```

PNG 压缩:

一种无损压缩方法，利用预测编码和霍夫曼编码去除图像中的冗余信息。OpenCV 提供了 `imencode()` 函数来实现 PNG 压缩。```pythonimport cv2img = cv2.imread("input.png") cv2.imencode('.png', img)[1].tofile("output.png")```#### 2. 调整图像大小

缩放图像:

通过减小图像的尺寸来降低图像的分辨率，从而减小文件大小。OpenCV 提供了 `resize()` 函数来实现图像缩放。```pythonimport cv2img = cv2.imread("input.jpg") # 设置新的图像尺寸new_size = (img.shape[1] // 2, img.shape[0] // 2) resized_img = cv2.resize(img, new_size)cv2.imwrite("output.jpg", resized_img)```### 选择合适的压缩方法选择合适的图片压缩方法取决于具体应用场景的需求：

对于需要保留图像所有细节的应用场景，例如医学图像处理，应该选择无损压缩方法，例如 PNG 压缩。

对于对图像细节要求不高的应用场景，例如网页图片展示，可以选择有损压缩方法，例如 JPEG 压缩。

如果需要大幅度减小图像文件大小，可以结合使用多种压缩方法，例如先进行 JPEG 压缩，再进行图像缩放。

### 总结OpenCV 提供了丰富的图像压缩功能，可以方便地实现不同场景下的图片压缩需求。选择合适的压缩方法需要根据具体应用场景的需求进行权衡，以在保证图像质量的同时最大程度地减小文件大小。

OpenCV 图片压缩

简介 在数字图像处理领域，图片压缩扮演着至关重要的角色。它可以有效地减小图像文件的大小，节省存储空间和网络带宽，并提升图像传输速度。OpenCV 作为一个功能强大的开源计算机视觉库，提供了多种图像压缩方法，可以方便地实现图片压缩操作。

图片压缩原理 图片压缩的基本原理是利用图像数据中的冗余信息来减少表示图像所需的数据量。常见的数据冗余类型包括：* **空间冗余:** 图像中相邻像素之间通常具有较强的相关性，即像素值相似。 * **时间冗余:** 视频序列中，相邻帧之间通常存在大量重复信息。 * **视觉冗余:** 人眼对图像中某些信息的敏感度低于其他信息。图片压缩算法正是利用这些冗余信息，通过去除或简化图像数据来实现压缩。

OpenCV 图片压缩方法OpenCV 主要支持以下两种图片压缩方法：

1. 基于编码的压缩方法* **JPEG 压缩:** 一种有损压缩方法，利用离散余弦变换（DCT）去除图像中的空间冗余信息。OpenCV 提供了 `imencode()` 函数来实现 JPEG 压缩。```pythonimport cv2img = cv2.imread("input.jpg")

压缩质量参数，范围0-100，值越小压缩率越高encode_param = [int(cv2.IMWRITE_JPEG_QUALITY), 90] cv2.imencode('.jpg', img, encode_param)[1].tofile("output.jpg")``` * **PNG 压缩:** 一种无损压缩方法，利用预测编码和霍夫曼编码去除图像中的冗余信息。OpenCV 提供了 `imencode()` 函数来实现 PNG 压缩。```pythonimport cv2img = cv2.imread("input.png") cv2.imencode('.png', img)[1].tofile("output.png")```

2. 调整图像大小* **缩放图像:** 通过减小图像的尺寸来降低图像的分辨率，从而减小文件大小。OpenCV 提供了 `resize()` 函数来实现图像缩放。```pythonimport cv2img = cv2.imread("input.jpg")

设置新的图像尺寸new_size = (img.shape[1] // 2, img.shape[0] // 2) resized_img = cv2.resize(img, new_size)cv2.imwrite("output.jpg", resized_img)```

选择合适的压缩方法选择合适的图片压缩方法取决于具体应用场景的需求：* **对于需要保留图像所有细节的应用场景，例如医学图像处理，应该选择无损压缩方法，例如 PNG 压缩。** * **对于对图像细节要求不高的应用场景，例如网页图片展示，可以选择有损压缩方法，例如 JPEG 压缩。** * **如果需要大幅度减小图像文件大小，可以结合使用多种压缩方法，例如先进行 JPEG 压缩，再进行图像缩放。**

总结OpenCV 提供了丰富的图像压缩功能，可以方便地实现不同场景下的图片压缩需求。选择合适的压缩方法需要根据具体应用场景的需求进行权衡，以在保证图像质量的同时最大程度地减小文件大小。