Python3+Pillowで画像圧縮をしてみました！

2020 7/27

2020.06.30 2020.07.27

はじめに

WordPressで画像圧縮に迫られていたので今回はPython+Pillowを用いての画像圧縮についてまとめました. 今回はその備忘録です.

WordPressにあげる際の画像圧縮については今度にします.

Python+Pillowをインストールする

Pythonのインストール

Pythonのインストールはこちらの記事をご覧ください.

現在作成中ですm(_ _)m

Pillowのインストール

PillowはHomebrewではインストールできない(2020/07/07現在で確認済)ようなので, Pythonのパッケージ管理ツールpipを用いてインストールしていきます.

pip3 install Pillow

でインストールできます. ターミナルで,

Successfully installed Pillow-*.*.*

まで出ればインストールは成功です.

いよいよ画像を圧縮してみます

Pillowの基本的な使い方

いよいよ画像を読み込んでいきます. 今回は,

JPEGイメージ, 33,053,274 バイト（ディスク上の33.1 MB）

の写真で圧縮の様子を確認してみます.

from PIL import Image, ImageFilter
image = Image.open('sample./jpg')

で画像の読み込みが行えます. また, 今回は必要ありませんが,

print(image.format, image.size, image.mode)

で読み込んだ画像のフォーマット, 大きさ（幅, 高さ）, モードを取得できます. 他のメタ情報を取得することも可能です. 肝心の圧縮はresizeでLanczos関数による方法を用います.

resize_img = image.resize((8000 , 5333), Image.LANCZOS) 
resize_img.save("sample_pillow.JPG")
image_pillow = Image.open('sample_pillow.jpg')
print(image_pillow.format, image_pillow.size, image_pillow.mode)

これで画像の大きさを変えずに圧縮ができました. また, 画像の大きさを変える場合,

from PIL import Image, ImageFilter
image = Image.open('sample_g.jpg')

print(image.format, image.size, image.mode)

resize_img = image.resize((2560 , 1707), Image.LANCZOS) 

resize_img.save("sample_pillow.JPG")
image_pillow = Image.open('sample_pillow.jpg')

print(image_pillow.format, image_pillow.size, image_pillow.mode)

を「sample.py」で保存し,

python3 sample.py

とすれば, 2560×1707の大きさになります.

リサイズの方式は指定でき, デフォルトではNEARESTになります. 以下, 簡単にその違いを書いておきます.

Filter	説明	Downscaling quality	Upscaling quality	Performance
NEAREST	ニアレストネイバー法. 最近傍補間.
BOX	BOX近似.
BILINEAR	バイリニア法. 線形近似補間.
HAMMING	線形近似より少し鮮明？
BICUBIC	バイキュービック法. 3次近似補間.
LANCZOS	ランツォシュ関数を用いた補間.

星の評価は https://pillow.readthedocs.io/en/4.0.x/handbook/concepts.html#filters からの抜粋です.

簡単にいうと, 下にいくほど処理に時間はかかりますが, クオリティはよくなります.

Pillowを用いて圧縮の違いを比較してみよう

では, 実際に5種類の圧縮をしてその違いを比較してみます. 次のようなコードで比較しました.

from PIL import Image, ImageFilter
image = Image.open('sample_original.jpg')

# 大きさを1/4にする
wid = 2000
hei = 1333

# 処理
resize_img1 = image.resize((wid, hei), Image.NEAREST) 
resize_img2 = image.resize((wid, hei), Image.BOX) 
resize_img3= image.resize((wid, hei), Image.BILINEAR) 
resize_img4 = image.resize((wid, hei), Image.HAMMING) 
resize_img5 = image.resize((wid, hei), Image.BICUBIC) 
resize_img6 = image.resize((wid, hei), Image.LANCZOS) 

# 出力
resize_img1.save("sample_pillow.NEAREST.jpg")
resize_img2.save("sample_pillow_BOX.jpg")
resize_img3.save("sample_pillow_.BILINEAR.jpg")
resize_img4.save("sample_pillow_HAMMING.jpg")
resize_img5.save("sample_pillow_BICUBIC.jpg")
resize_img6.save("sample_pillow_LANCZOS.jpg")

実際に, 出力された画像の情報を見てみると以下のようになっていました.

これらをまとめると,

Filter	大きさ	サイズ	オリジナルからの圧縮率
オリジナル	8000 × 5333	33,053,274 byte(33.1 MB)	– – –
プレビューでサイズ変更したもの	2000 × 1333	3,132,489 byte(3.1 MB)	-90.5 ％
NEAREST	2000 × 1333	767,900 byte(786 KB)	-97.7 ％
BOX	2000 × 1333	605,679 byte(655 KB)	-98.2 ％
BILINEAR	2000 × 1333	534,069 byte(537 KB)	-98.4 ％
HAMMING	2000 × 1333	587,263 byte(590 KB)	-98.2 ％
BICUBIC	2000 × 1333	589,326 byte(590 KB)	-98.2 ％
LANCZOS	2000 × 1333	616,727 byte(618 KB)	-98.1 ％