本文实例讲述了Python基于opencv的图像压缩算法。分享给大家供大家参考，具体如下：
插值方法:
CV_INTER_NN - 最近邻插值,
CV_INTER_LINEAR - 双线性插值 (缺省使用)
CV_INTER_AREA - 使用象素关系重采样。当图像缩小时候，该方法可以避免波纹出现。当图像放大时，类似于 CV_INTER_NN 方法..
CV_INTER_CUBIC - 立方插值.
函数 cvResize 将图像 src 改变尺寸得到与 dst 同样大小。若设定 ROI，函数将按常规支持 ROI.
程序1：图像压缩（第一版）
# coding=utf-8import timetime1 = time.time()import cv2image=cv2.imread("c:/1.jpg")res = cv2.resize(image, (1280,960), interpolation=cv2.INTER_AREA)# cv2.imshow('image', image)# cv2.imshow('resize', res)# cv2.waitKey(0)# cv2.destroyAllWindows()cv2.imwrite("C:/5.jpg",res)time2=time.time()print u'总共耗时：' + str(time2 - time1) + 's'
4.19M—377k 压缩了11倍
程序2：图像压缩（第二版）
#-*-coding:utf-8-*-#############设置编码################import sysreload(sys)sys.setdefaultencoding('utf-8')###################导入计算机视觉库opencv和图像处理库PIL####################from PIL import Imagefrom PIL import ImageEnhancefrom PIL import ImageFilterimport cv2import timetime1 = time.time()####################读入图像###############################image=cv2.imread("c:/pic//0.jpg")####################双三次插值#############################res = cv2.resize(image, (1280,960), interpolation=cv2.INTER_AREA)####################写入图像########################cv2.imwrite("C:/pic/101.jpg",res)###########################图像对比度增强##################imgE = Image.open("c:/pic/101.jpg")imgEH = ImageEnhance.Contrast(imgE)img1=imgEH.enhance(2.8)########################图像转换为灰度图###############gray = img1.convert("L")gray.save("C:/pic/3.jpg")##########################图像增强############################ 创建滤波器，使用不同的卷积核gary2=gray.filter(ImageFilter.DETAIL)gary2.save("C:/pic/2.jpg")#############################图像点运算#################gary3=gary2.point(lambda i:i*0.9)gary3.save("C:/pic/4.jpg")# img1.show("new_picture")time2=time.time()print u'总共耗时：' + str(time2 - time1) + 's'
4.17M–>290kb
程序3：函数版本
#-*-coding:utf-8-*-#############设置编码################import sysreload(sys)sys.setdefaultencoding('utf-8')############导入计算机视觉库opencv和图像处理库PIL####################from PIL import Imagefrom PIL import ImageEnhancefrom PIL import ImageFilterimport cv2import timetime1 = time.time()########################自定义图像压缩函数############################def img_zip(path,filename1,filename2): image = cv2.imread(path+filename1) res = cv2.resize(image, (1280, 960), interpolation=cv2.INTER_AREA) cv2.imwrite(path+filename2, res) imgE = Image.open(path+filename2) imgEH = ImageEnhance.Contrast(imgE) img1 = imgEH.enhance(2.8) gray1 = img1.convert("L") gary2 = gray1.filter(ImageFilter.DETAIL) gary3 = gary2.point(lambda i: i * 0.9) gary3.save(path+filename2)################################主函数##################################if __name__ == '__main__': path=u"c:/pic/" filename1="0.jpg" filename2="1.jpg" img_zip(path,filename1,filename2) time2 = time.time() print u'总共耗时：' + str(time2 - time1) + 's'
更多关于Python相关内容可查看本站专题：《Python数学运算技巧总结》、《Python图片操作技巧总结》、《Python数据结构与算法教程》、《Python函数使用技巧总结》、《Python字符串操作技巧汇总》及《Python入门与进阶经典教程》
希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。
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