优化计算机视觉和图像处理中的图像格式：OpenCV中的PNG、JPG和WEBP

最新推荐文章于 2025-05-07 10:29:18 发布

小北的北

最新推荐文章于 2025-05-07 10:29:18 发布

阅读量630

点赞数 25

文章标签：计算机视觉图像处理 opencv 人工智能

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_38739735/article/details/143612365

版权

点击下方卡片，关注“小白玩转Python”公众号

在计算机视觉和图像处理应用中，选择正确的图像格式可以影响性能和质量。无论你是在预处理数据以训练深度学习模型、在实时系统上运行推理，还是处理大型数据集，了解PNG、JPG和WEBP的优势和劣势可以帮助你做出明智的选择。让我们深入了解每种格式在图像处理方面的独特特性，并提供实际的代码示例，展示如何使用Python中的OpenCV加载和保存这些格式。

PNG（便携式网络图形）
JPG/JPEG（联合图像专家小组）
WEBP（网络图片格式）

1. PNG（便携式网络图形）

优势：

PNG支持无损压缩，保留所有图像细节并支持透明度。PNG通常适用于需要精确像素值的图像处理任务（例如，分割掩码或科学图像分析）。

劣势：

PNG文件通常较大，这可能会减慢处理流程，特别是在处理大型数据集时。如果存储或带宽是限制因素，这可能会影响性能，使PNG不太适合实时或资源受限的应用。

在OpenCV中的使用：

import cv2


# Reading a PNG image
image = cv2.imread("example.png", cv2.IMREAD_UNCHANGED)  # To retain transparency if present


# Saving as PNG with maximum quality (lossless compression)
cv2.imwrite("output.png", image, [cv2.IMWRITE_PNG_COMPRESSION, 0])  # 0 is lossless, 9 is max compression

2. JPG/JPEG（联合图像专家小组）

优势：

JPG广泛用于照片和自然图像，具有高效的有损压缩。它非常适合在大型图像数据集中减少文件大小，或者当速度至关重要时。在计算机视觉中，JPG通常用于像素精度不太关键的数据集，如目标检测或分类任务。

劣势：

JPG的有损特性会导致一些数据丢失，特别是在多次保存后，这可能会随时间降低图像质量。它还不支持透明度，限制了其在某些应用中的使用。

在OpenCV中的使用：

import cv2


# Reading a JPG image
image = cv2.imread("example.jpg")


# Saving as JPG with quality control (lossy compression)
cv2.imwrite("output.jpg", image, [cv2.IMWRITE_JPEG_QUALITY, 90])  # Quality range: 0 to 100, 100 is best quality

3. WEBP（网络图片格式）

来自谷歌的官方文档

https://developers.google.com/speed/webp/docs/compression

优势：

WEBP提供有损和无损压缩，使其成为一个多功能的选择。它结合了PNG的透明度和JPG的压缩效率，这在需要高性能和存储效率的计算机视觉应用中是有利的。对于机器学习，使用WEBP可以节省存储空间并加快数据集加载速度，特别是对于大型数据集。

劣势：

尽管其效率高，WEBP仍然不是所有平台或旧版软件都支持的。然而，对于使用现代库的图像处理工作流程，WEBP是一个越来越强大的选择。

我还推荐查看谷歌进行的一项比较Webp和Jpg的研究。 https://developers.google.com/speed/webp/docs/webp_study

在OpenCV中的使用：

# Reading a WEBP image
image = cv2.imread("example.webp", cv2.IMREAD_UNCHANGED)


# Saving as WEBP with compression control
# Lossless compression (quality=100) vs. lossy compression (quality < 100)
cv2.imwrite("output_lossy.webp", image, [cv2.IMWRITE_WEBP_QUALITY, 75])    # Lossy with quality at 75
cv2.imwrite("output_lossless.webp", image, [cv2.IMWRITE_WEBP_QUALITY, 100]) # 100 enables lossless

实验