2018棋牌游戏h5源码,使用 opencv 将图片h5房卡斗牛棋牌平台出售压缩到指定文件尺寸

    图像压缩被广泛使用，如H5房卡斗牛士平台生成，H5房卡斗牛士平台销售缩略图。OW将图片压缩到指定大小，其中大小指生成的图像文件的大小。
    我使用opencv进行图像处理，所以我想直接使用opencv进行图像压缩处理，opencv本身包含压缩到指定像素大小的方法，但是发现很多方法不能压缩到指定文件大小，所以我在思考之后写了这个方法。使用Python语言。
    首先，opencv例程使用opencv不需要多说，已经做过图像处理的人应该知道这种库，我将介绍一些常用的方法。
    1.1安装OpenCV，首先安装Python，推荐Python 3，然后执行：
    PIP安装OpenCV-Python 1.2通过引入OpenCV包来读取图像：
    导入CV2作为CV，然后阅读图片：
    图像＝CV。路径（路径）是图像路径，图像是图像数据，是一个数字。ndarray对象实际上是一个数组，Opencv目前支持几乎所有形式的图像（参见http:/blog.csdn.netmars_.olei..78890971）。
    1.3保存图片代码：
    简历。imwrite（path，image）其中路径是保存的文件路径，图像是读取或处理的图像数据，opencv根据文件的后缀名称来写入不同格式的图像数据，因此必须正确地写入后缀名称。
    2。图像压缩2.1传统的压缩opencv支持传统的压缩，它可以将图像压缩到指定的像素大小或比例。
    压缩到指定的像素大小：NexIyMase= CV。调整大小（图像，大小），其中大小是表示压缩图像宽度的二维元组。
    刻度：NexyIMAGE＝CV。调整大小（图像，无，FX，FY），其中FX，FY表示图片被压缩在宽和高的方向上。
    2.2对指定文档大小的压缩是基于以上内容的。让我们检查如何实现压缩到指定的文档大小。
    首先，我们需要读取原始文档的大小，计算原始文档的大小和压缩目标值的比率，因为我们想要实现宽高比的压缩，所以它的根号表示为单向压缩比，调用Pro中的Section 2.1。部分压缩。理论上，效果可以达到一次，但是因为图像本身被压缩，所以它可能不能达到期望的一次，只要压缩图像重复这个步骤直到期望的为止。
    2.2.1读取文档大小DEFGETHOXDOCYSIZE（PATH）：尝试：Stase= OS。路径。get size（路径）返回get_mb_size（大小），除了Exception为err：print（err）def get_mb_size（字节）：bytes=float（字节）MB=bytes1024/1024return MB get_doc_size函数返回MB中图片的文档大小。
    2.2.2删除文件DEF DeleTeX文件（PATH）：如果文件存在（路径）：OS。删除（路径）：打印（没有这样的文件：%s路径）DEF文件存在（路径）：返回操作系统。路径。存在s（路径），因为我们需要删除在压缩期间生成的中间文件，因此需要调用delete_file方法来删除它。
    2.2.3压缩大小= GETXDOCYSIZE（PATH）DeleTeEX文件（ResiZePATH），而大小GT；文件大小：率=数学。CEIL（（大小/文件大小）10） / 10 + 0.1率=数学。sqrt（rate）rate=1.0/rate（如果file_.）（.ze_path）：.ze_rate（.ze_path，.ze_path，rate，rate）.：.ze_rate（path，.ze_path，rate，rate）size=get_doc_size（.ze_path），其中file size表示压缩的目标值，path表示原始文件路径，._pathze_path表示压缩的存储路径，.ze_rate表示上述缩放压缩方法，定义如下：
    DEF ResiZeAffice（路径，ResiZePiess PATH，FX，FY）：图像= Read图像（路径）IMA-Resisith= CV。调整大小（图像，无，FX＝FX，FY＝FY）DeleTeX文件（ResiZePATH）SaveImage（路径，图像）：CV。IM（路径，图像）DEF Read图像（PATH）：CV。IM（路径），当然，为了更好的效果，我做了一些优化。
    首先，当我得到压缩比时，我做了以下操作：
    速率=数学。ceil((sizefiles.)*10)/10+0.1理论应该直接返回到sizefiles.，但是为了在实际测试过程中加速收敛，我使用上面的方法，先将一个十进制数乘以10作为它的向上整数，以便表示精度的提高。保留到原始值的第一个小数位数，即小数位数。如果它是3.14，它将得到32，然后将结果除以10，即3.2，所以最终的结果是将小数秒向上移动，最后加上0.1以更快地收敛，当然可以删除。
    实际测试表明，通过两次重复执行可以获得理想的压缩效果，并且结果值与理想压缩大小几乎相同。
    三。结论简要介绍了如何使用OpenCV压缩图片到指定的文件大小。当然，您可以选择其他的文件处理库来代替opencv，这可以基于用户自己的兴趣，还可以优化最终的循环算法以实现更好的结果，或者更快的收敛。