深度学习中图像格式选用jpg还是png？答：png

1. 参考链接

• jpeg 与 png 图片格式的区别
• png、jpg图片格式的区别及
• 一个有趣逐步尝试的链接：图像处理：压缩方法对图片大小的影响（cv2 vs PIL）

2. 结论

• JPEG，全称Joint Photographic Experts Group，有损压缩格式
  • 图像压缩格式，压缩好的输出文件，后缀是 jpeg 或者 jpg
• PNG，全称Portable Network Graphic Format，可移植网络图形格式、无损压缩格式

  • 重复保存而不降低图像质量（所以，只要不是需要动画效果的地方强烈建议都采用PNG格式图片）

  • jpeg是有损压缩，png是无损的。正因如此，同一图像质量，png文件的大小，大于jpeg文件。

  • png支持透明效果（alpha），jpeg不支持。

3. 将jpg转为png的代码（使用PIL库）

1）经评论区提醒，更新了一下代码，现在能实现cv2和PIL两种方式批量转换图像格式，我个人建议还是采用PIL的方式比较好，消除Eixf信息
2）试了一下，cv2转的图像大小比PIL小，甚至比原始图像小，而且快。但是我还是选择PIL转
3）比较之下，转换之后的png图像大小都比原本的jpg大，而且cv2转的png比PIL转的大

批量实现将input_path中的jpg文件转为png保存至out_path中，主要思想是：（同理可实现其他图像格式的互转，可参考博文：通过PIL模块批量对图片格式进行转换（如jpg转png））

1. 先用PIL.Image.open()读取图像数据，注意要消除Exif信息（代码已实现）
2. 再使用img.save('xx.png')保存为固定图像格式（如png）

import os
import shutil
import cv2
from PIL import Image, ImageOps


def transform(input_dir, output_dir):
    if not os.path.exists(output_dir):  # 输出文件见不存在则创建
        os.makedirs(output_dir)

    for root, dirs, files in os.walk(input_dir):
        for file in files:  # 只对文件进行更改
            filepath = os.path.join(root, file)
            filename, ext = os.path.splitext(file)  # 分割出图像名称、后缀

            if ext != '.png':  # 如果后缀不是png，则进行转换
                newfile = filename + '.png'  # 后缀改为png
                print('transform ' + file)

                # -------------cv2 更改为PNG的方式------------------------------- #
                # image = cv2.imread(filepath)
                # cv2.imwrite(os.path.join(output_dir, newfile), image)

                # -------------PIL更改为PNG的方式 图像大小比cv的低----------------- #
                image = Image.open(filepath)
                image = ImageOps.exif_transpose(image)  # 消除相机的exif信息
                image.save(os.path.join(output_dir, newfile))
            else:  # 直接拷贝过去
                shutil.copy(filepath, os.path.join(output_dir, file))


if __name__ == '__main__':
    input_dir = 'images'  # 目标文件夹
    output_dir = 'images_2'  # 输出文件夹

    if not os.path.exists(input_dir):
        print("文件夹不存在!")
    else:
        print("Start to transform!")
        transform(input_dir, output_dir)
        print("Transform end!")