什么,竟有人把图片从 1M 优化到 1024kb

前两天刷知乎热搜看到一篇帖子,某省会城市健康码连续两次崩溃,相关公司在之前的报道中还声称:用两天两夜,将 1M 图片优化到 100kb 。
报道中提到:“为了确保系统运行更高效,他们将一张图片从 1MB 压缩到 500 KB,再从 500KB 优化到 100kb 。”
同时还声称,这样的工作看似简单,却蕴含着高技术含量,工程师连续两天两夜守在电脑前,终于攻下难关 。
关于健康码崩溃的事网上众说纷纭,但消息肯定真有假,就坐等官方发布最终消息就好了 。不信谣不传谣 。
今天咱们就单纯来讨论下图像压缩这件事 。
关于图像压缩,工作中肯定是少不了的,尤其是涉及到图片传输和存储的时候,比如微信、微博、知乎等都需要考虑如此大批量的图片如何存储的问题 。
都知道,咱是有很多图像库的,那想搞一下图像压缩还不是手到擒来,
PIL
PIL 是Image的简称,其功能非常强大,短短三行代码即可实现图像的压缩 。
咱们先来看下原图 。
from PIL import Imageim = Image.open("girl.jpg")im.save("girl-out2.jpg", quality=10) # quality 是压缩比率
来看下压缩之后的 。
从以上压缩结果来看,设置为 10 时从 2.5MB 压缩到了 400KB,整体效果还是不错的 。但整体来看图片是有一定的失真的,尤其是突然将图片放大之后,失真更明显,不信你看 。
经过多次实验,发现将设置为 20 效果最佳 。此时图像最终大小压缩到了 500KB,而且图片也不会失真 。
事实上,PIL 提供了很多方法对图片进行缩放,下面咱们再试试另外一种办法 。
from PIL import Imageim = Image.open("girl.jpg")w, h = im.sizeim.thumbnail((w // 2, h // 2))im.save("girl-out.jpg")
在上面的代码中,我们先获得了图片的原始尺寸,然后直接将图片缩放至原来的百分之五十 。最终图片大小为 343KB,而且图片看起来也不会失真 。
由此可见,() 的效果要比设定的效果要好一些 。
当然,PIL 还提供了 () 函数来对图片进行缩放,小伙伴们可以自行尝试下哦 。
也是一个比较好用的操作图像的库,四行代码实现图片缩放 。
import cv2 as cvimg = cv.imread("girl.jpg")resize_img = cv.resize(img, (0, 0), fx=0.25, fy=0.25, interpolation=cv.INTER_NEAREST)cv.imwrite('girl-out3.jpg', resize_img)
在以上的代码中,我们先将原始图片读入进来,之后缩放至原图的四分之一 。从结果来看,效果还算可以 。大小合适,图像没有明显的失真 。
总结
今天给大家介绍了两款高质量图像处理库,从结果来看,二者的压缩效果是差不多的 。事实上,这两个库不仅适用于图像压缩,还有很多高级玩法,这个就要靠小伙伴们自行解锁了 。
职业发展
作为一个代码打工仔,对于绝大部分程序员来说,想要成为牛逼的真正挣钱程序员的路还很长,一刻都不能懈怠 。
我们无法从HR角度,或者技术的角度来臆测哪种状态的面试更能获取面试官青睐 。但通过我们积攒的大量的面试经验,大家多少可以推断一些成为有竞争力的程序员的一些必要条件 。
大佬云集、资料丰富
当初我在字节认识一个非常非常资深的前辈,他到字节比我早三年,但因为各种原因级别不是很高 。我当时问他,既然你对现状如此不满,为什么不想着离开寻找更好的机会呢?
他沉思了片刻跟我说,他说我现在在这里虽然待着不顺心,但是我接触到的人都是非常优秀的 。我遇到问题,还可以和你们讨论讨论 。我如果出去了,我要是再遇到问题,可能连一个讨论的人都没有 。
我当时听听只是觉得有道理,现在再回想起来,感受非常深刻 。三观、格局、能力,能够进入大公司的,这三个方面一般都不会太差 。别的不说,就拿个人能力而言,我曾出国出差过几个月,有幸见识了许多各种海外名校的同事,和他们学习交流人工智能,这真的让我AI有了更深层次的认识 。
除了优秀的同事之外,大公司里往往还有丰富的内部文档和资料 。我当时在字节内部看到了很多优秀的文章,也有很多优秀的技术沙龙和分享 。现在想起来两年下来,也没有去过几次,文章和资料看得也不算多,现在想想颇为遗憾 。别的不说,就拿推荐领域而言,近些年质量不错的论文往往都来源于大公司尤其是国内的大公司,以腾讯、华为和头条为主 。除了公开的论文,公司内部还有很多技术相关的资料和文档,这些真的可以说是有价无市,非常珍贵 。
知识手册
Linux 知识手册
爬虫查询手册
而且,这些资料不是扫描版的,里面的文字都可以直接复制,非常便于我们学习:
数据分析知识手册:
机器学习知识手册:
金融量化知识手册:
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