近日，在浏览知乎热搜时，我偶然看到一篇帖子，描述了某省会城市的健康码系统连续两次出现崩溃的窘况。令人惊讶的是，该系统的相关公司在之前的报道中曾自豪地宣称，他们能在两天两夜内将一个1MB的图片优化至100kb。
据报道所述，该公司致力于提高系统运行效率，他们将一张图片从原始的1MB压缩至500KB，然后再进一步优化至仅100kb。尽管这种工作看似简单，实则蕴高技术含量。工程师们连续奋战两天两夜，最终攻克了这一难关。
关于健康码系统崩溃的事件，网络上众说纷纭，真真假假难以辨别。我们只需耐心等待官方发布最终消息即可，不信谣不传谣。
今天，让我们来单纯探讨一下图像压缩这一话题。在数字时代，图像压缩是工作中不可或缺的一环，尤其是在涉及图片传输和存储的场景中，如微信、微博、知乎等平台都需要高效地处理大量图片。
众所周知，Python拥有众多图像处理库。对于想要进行图像压缩的人来说，这简直如虎添翼。其中，PIL（Python Image Library）是一个功能强大的库，仅需短短几行代码即可实现图像的压缩。
让我们先来看看原始图片的样子。再来看下经过压缩后的图片效果。从上述的压缩结果来看，当quality设置为10时，图片从2.5MB压缩至400KB，整体效果还是相当不错的。但仔细观察，尤其是放大后，会发现图片存在一定的失真。
经过多次实验发现，将quality设置为20时效果最佳。图像最终压缩至500KB，且图片不会出现明显失真。
实际上，PIL提供了多种方法对图片进行缩放和压缩。下面我们将尝试另一种方法。
在之前的操作中，我们首先获取了图片的原始尺寸，然后直接将其缩放至原来的百分之五十。最终的图片大小为343KB，且视觉效果没有明显失真。
由此可见，使用thumbnail()方法进行图片处理的效果相对设定quality值的方法更为优越。
PIL还提供了resize()函数用于图片缩放。各位读者可以自行尝试体验。
另一个值得推荐的图像处理库是OpenCV。只需四行代码即可实现图片的缩放操作。
在OpenCV的操作中，我们将原始图片读入后，将其缩放至原图的四分之一。从结果来看，大小适中，且图像没有明显失真。
今天向大家介绍了这两款高效的图像处理库。从使用效果来看，它们的压缩和缩放效果相仿。事实上，这两个库不仅适用于图像压缩和缩放，还有许多高级功能等待读者们去探索发现。