使用opencv对图像进行编码，一方面是图像二进制传输的需要，另一方面对图像压缩。以jpeg压缩为例：

1、转为二进制编码

img = cv2.imread(img_path)
# 取值范围：0~100，数值越小，压缩比越高，图片质量损失越严重
params = [cv2.IMWRITE_JPEG_QUALITY, ratio]  # ratio:0~100
msg = cv2.imencode(".jpg", img, params)[1]
msg = (np.array(msg)).tobytes()
print("msg:", len(msg))

对于png压缩，改为：

# 取值范围：0~9，数值越小，压缩比越低，图片质量越高
params = [cv2.IMWRITE_PNG_COMPRESSION, ratio]  # ratio: 0~9
msg = cv2.imencode(".png", img, params)[1]
msg = (np.array(msg)).tobytes()

对于图像解码，使用imdecode即可解为numpy类型图像：

img = cv2.imdecode(np.frombuffer(msg, np.uint8), cv2.IMREAD_COLOR)
print(img.shape, type(img))

2、图像质量压缩

原图（48k）：

jpg压缩：

img_path = r"E:\img.jpg"
img = cv2.imread(img_path)
cv2.imwrite(r"E:\ret_80.jpg", img, [cv2.IMWRITE_JPEG_QUALITY, 80])
cv2.imwrite(r"E:\ret_40.jpg", img, [cv2.IMWRITE_JPEG_QUALITY, 40])
cv2.imwrite(r"E:\ret_10.jpg", img, [cv2.IMWRITE_JPEG_QUALITY, 10])
cv2.imwrite(r"E:\ret_0.jpg", img, [cv2.IMWRITE_JPEG_QUALITY, 0])

结果：

压缩后图像大小依次为：49.6K、25.6K、11K、5.02K。jpg压缩明显，压缩到极致时颜色信息损失严重。

png压缩：

img_path = r"E:\img.jpg"
img = cv2.imread(img_path)
cv2.imwrite(r"E:\ret_0.png", img, [cv2.IMWRITE_PNG_COMPRESSION, 0])
cv2.imwrite(r"E:\ret_3.png", img, [cv2.IMWRITE_PNG_COMPRESSION, 3])
cv2.imwrite(r"E:\ret_6.png", img, [cv2.IMWRITE_PNG_COMPRESSION, 6])
cv2.imwrite(r"E:\ret_9.png", img, [cv2.IMWRITE_PNG_COMPRESSION, 9])

结果：

压缩后图像大小依次为：675K、364K、364K、360K。png格式偏大，压缩率调到最高也还有360K，且成像上无明显变化。

PS：也可以对图像压缩后保存，如：

img_path = r"E:\img.jpg"
img = cv2.imread(img_path)
params = [cv2.IMWRITE_PNG_COMPRESSION, 0]
msg = cv2.imencode(".png", img, params)[1]
msg = (np.array(msg)).tobytes()
print("msg:", len(msg))
img = cv2.imdecode(np.frombuffer(msg, np.uint8), cv2.IMREAD_COLOR)
cv2.imwrite(rr"E:\ret.jpg", img)

bug处理：

早期版本这样写：

msg = (np.array(msg)).tostring()
改为：
msg = (np.array(msg)).tobytes()
 
img = cv2.imdecode(np.fromstring(msg, np.uint8), cv2.IMREAD_COLOR)
改为：
img = cv2.imdecode(np.frombuffer(msg, np.uint8), cv2.IMREAD_COLOR)

到此这篇关于python cv2图像质量压缩的算法示例的文章就介绍到这了,更多相关python cv2图像质量压缩 内容请搜索hwidc以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持hwidc！