Comment compresser des images en utilisant Python et PIL ?

À l’ère numérique d’aujourd’hui, les images sont devenues un élément essentiel de nos vies. Ils jouent un rôle important et visible dans la communication et l’expression sur diverses plateformes, des réseaux sociaux aux sites Internet. Cependant, les images de haute qualité peuvent consommer beaucoup d’espace de stockage et entraîner des temps de chargement de sites Web plus lents et des temps de téléchargement plus longs. La compression d'image devient applicable dans ce cas. En réduisant la taille de vos images, vous garantissez des temps de chargement plus rapides, une utilisation réduite de la bande passante et plus d'espace de stockage.

Dans cet article, nous examinerons le processus de compression d'images à l'aide de Python et PIL. PIL, également connue sous le nom de Python Imaging Library. Il s'agit d'une bibliothèque très utile et importante en Python qui peut ouvrir, manipuler et enregistrer divers formats de fichiers image. En maîtrisant les capacités de cette bibliothèque, nous pouvons facilement compresser les images et bénéficier de temps de chargement plus rapides et d'un espace de stockage réduit.

Avant de plonger dans le code, jetons un coup d’œil rapide aux différents types de compression d’image.

Types de compression d'image

Il existe deux principaux types de compression d'image : avec et sans perte.

Compression avec perte : La compression avec perte est un type de compression dans lequel certaines données sont perdues pendant le processus de compression. Cela signifie que lorsque vous décompressez l’image, elle ne sera pas exactement la même que l’image originale. Cependant, cette différence est généralement imperceptible à l’œil humain. Des exemples de compression avec perte incluent JPEG et GIF.

Compression sans perte : La compression sans perte est un type de compression qui ne perd aucune donnée pendant le processus de compression. Cela signifie que lorsque vous décompressez l’image, elle sera exactement la même que l’image originale. Des exemples de compression sans perte incluent PNG et TIFF.

Maintenant que nous comprenons les différents types de compression d’image, passons au code.

Comment compresser des images en utilisant Python et PIL

Étape 1 : Installer PIL

La première étape consiste à installer la bibliothèque PIL. Pour cela, vous pouvez utiliser pip. Ouvrez un terminal ou une invite de commande et tapez la commande suivante :

pip install Pillow

Message de réussite

Collecting Pillow
  Downloading Pillow-8.4.0-cp39-cp39-win_amd64.whl (3.2 MB)
     |████████████████████████████████| 3.2 MB 2.1 MB/s
Installing collected packages: Pillow
Successfully installed Pillow-8.4.0

Étape 2 : Importer les bibliothèques requises

Après avoir installé PIL, vous devez importer les bibliothèques requises dans votre programme Python. Pour cela, ajoutez la ligne de code suivante au début du fichier Python :

from PIL import Image
import os

Étape 3 : Charger l'image

Maintenant, après avoir importé les bibliothèques requises, chargeons les images que nous souhaitons compresser. Pour cela nous pouvons utiliser la méthode Image.open() de la bibliothèque PIL.

image = Image.open('image.jpg')

Ce code ouvre une image nommée 'image.jpg' et l'attribue à la variable 'image'.

Étape 4 : Redimensionner l'image

Après avoir chargé l'image, nous devons la redimensionner pour réduire la taille de son fichier. Pour cela nous pouvons utiliser la méthode resize() du module Image.

width, height = image.size
new_size = (width//2, height//2)
resized_image = image.resize(new_size)

Ce code redimensionnera l'image à la moitié de sa taille d'origine. Vous pouvez modifier la taille de l'image selon vos besoins.

Étape 5 : Enregistrez l'image compressée

Après avoir redimensionné l'image, nous devons enregistrer l'image compressée. Pour ce faire, nous pouvons utiliser la méthode save() du module Image.

resized_image.save('compressed_image.jpg', optimize=True, quality=50)

Après avoir compressé l'image, nous devons l'enregistrer en tant que nouveau fichier. Ce code enregistre l'image compressée sous un fichier nommé « compressed_image.jpg ». Nous pouvons utiliser le paramètre « optimiser » pour garantir que l'image est optimisée pour le réseau. De plus, nous pouvons utiliser le paramètre « qualité » pour ajuster la qualité de l'image selon nos besoins.

Étape 6 : Vérifiez l'image compressée

Enfin, nous devons vérifier que l'image compressée a été correctement enregistrée. Pour ce faire, nous pouvons comparer la taille des fichiers des images originales et compressées.

original_size = os.path.getsize('image.jpg')
compressed_size = os.path.getsize('compressed_image.jpg')

print("Original Size: ", original_size)
print("Compressed Size: ", compressed_size)

Ce code imprimera la taille du fichier de l'image originale et de l'image compressée. Vous pouvez vérifier que l'image compressée est plus petite que l'image originale.

Voici le code d'implémentation complet

Exemple

from PIL import Image
import os

image = Image.open('image.jpg')

width, height = image.size
new_size = (width//2, height//2)
resized_image = image.resize(new_size)

resized_image.save('compressed_image.jpg', optimize=True, quality=50)

original_size = os.path.getsize('image.jpg')
compressed_size = os.path.getsize('compressed_image.jpg')

print("Original Size: ", original_size)
print("Compressed Size: ", compressed_size)

Sortie

Original Size:  1234567
Compressed Size:  543210

Veuillez noter que la taille réelle du fichier dépendra de l'image d'entrée utilisée pour le code. Ceci est juste un exemple.

Conclusion

En résumé, nous avons discuté de la différence entre la compression avec et sans perte, et de la façon dont cette dernière maintient mieux la qualité de l'image, mais prend plus de place. Nous avons ensuite parcouru un guide étape par étape sur la façon de compresser des images à l'aide de PIL en Python. Nous avons appris comment redimensionner et enregistrer des images dans un format compressé, ainsi que quelques bonnes pratiques pour garantir les meilleurs résultats.

En suivant les étapes décrites dans cet article, vous pouvez facilement compresser vos images et les optimiser pour une utilisation sur le Web. Vous pouvez ajuster la qualité et la taille des images compressées pour obtenir le bon équilibre entre la qualité de l'image et la taille du fichier. Que vous soyez développeur de sites Web ou photographe amateur, maîtriser la compression d'images est une compétence précieuse qui peut améliorer votre présence numérique.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!