File size: 2,676 Bytes
d15d416 |
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 |
import gradio as gr
from PIL import Image
import cv2
import os
def compress_image(image_path, mode, quality):
# Открываем изображение
image = Image.open(image_path)
# Уменьшаем размер изображения без потери разрешения
width, height = image.size
image = image.resize((width // 2, height // 2), Image.Resampling.LANCZOS)
# Применяем сжатие в зависимости от режима
if mode == 'Фото':
image = image.convert('RGB')
image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_RGB2BGR)
cv2.imwrite('temp.jpg', image, [int(cv2.IMWRITE_JPEG_QUALITY), quality])
elif mode == 'Текстура':
image = image.convert('RGBA')
image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_RGBA2BGRA)
cv2.imwrite('temp.png', image, [int(cv2.IMWRITE_PNG_COMPRESSION), quality])
# Возвращаем увеличенное изображение
compressed_image = Image.open('temp.jpg' if mode == 'Фото' else 'temp.png')
compressed_image = compressed_image.resize((width, height), Image.Resampling.LANCZOS)
# Удаляем временный файл
os.remove('temp.jpg' if mode == 'Фото' else 'temp.png')
return compressed_image
def process_image(input_image, mode, compression_level):
# Сохраняем загруженное изображение
input_image.save('input.jpg')
# Сжимаем изображение
compressed_image = compress_image('input.jpg', mode, compression_level)
# Удаляем временный файл
os.remove('input.jpg')
return compressed_image
# Создаем интерфейс Gradio
with gr.Blocks() as demo:
gr.Markdown("## Интеллектуальное сжатие изображений")
with gr.Row():
input_image = gr.Image(label="Загрузите изображение")
output_image = gr.Image(label="Сжатое изображение")
with gr.Row():
mode = gr.Dropdown(
choices=['Фото', 'Текстура'],
value='Фото',
label="Режим сжатия"
)
compression_level = gr.Slider(
minimum=1,
maximum=100,
value=85,
label="Уровень сжатия"
)
compress_button = gr.Button("Сжать изображение")
compress_button.click(
process_image,
inputs=[input_image, mode, compression_level],
outputs=output_image
)
# Запускаем приложение
if __name__ == "__main__":
demo.launch() |