Image Compressor

智慧圖片批次壓縮工具 — 自動識別圖片型別，選擇最佳壓縮策略，並行處理，一鍵搞定。

核心理念

使用者只需要告訴我要壓縮哪個資料夾，剩下的全部自動完成：

• 自動檢測可用的專業壓縮工具（pngquant、mozjpeg、cwebp、oxipng）
• 自動識別圖片型別（照片/截圖/圖示/圖形）
• 自動為每張圖片選擇最優壓縮方案
• 自動並行處理，榨乾 CPU 效能

使用方式

基礎用法 — 一句話搞定

python "{skill_dir}/compress.py" /path/to/images -r

就這麼簡單。指令碼會自動：

1. 遞迴掃描所有圖片
2. 檢測可用工具，優先使用專業壓縮
3. 分析每張圖片特徵，選擇最佳策略
4. 並行壓縮，輸出清晰的進度和總結

常用選項

# 更高壓縮率（質量 65）
python "{skill_dir}/compress.py" /path/to/images -r -q 65

# 輸出到單獨的資料夾（保留子目錄結構）
python "{skill_dir}/compress.py" /path/to/images -r -o /path/to/output

# 預覽模式 — 只列出會怎麼處理，不實際壓縮
python "{skill_dir}/compress.py" /path/to/images -r --dry-run

# 覆蓋原檔案（謹慎使用！）
python "{skill_dir}/compress.py" /path/to/images -r --overwrite

# PNG 保持無損（不轉 JPEG，不做有損量化）
python "{skill_dir}/compress.py" /path/to/images -r --lossless-png

# 壓縮後驗證質量（需要 numpy）
python "{skill_dir}/compress.py" /path/to/images -r --check-quality

全部引數

壓縮策略詳解

指令碼根據圖片特徵自動選擇策略：

專業工具帶來的提升

沒有這些工具也能正常使用 — 指令碼會自動回退到 Pillow 的最佳化設定。

給模型的使用指引

當用戶請求壓縮圖片時：

1. 確認資料夾路徑 — 如果使用者沒有明確指定，先確認要壓縮哪個資料夾
2. 選擇合適的引數 — 根據使用者意圖：
   • "幫我壓縮一下" → 預設引數，-r -q 80
   • "儘量壓小一點" → -r -q 60 或更低
   • "保持畫質無損" → -r --lossless-png
   • "先看看有多少圖" → -r --dry-run

     小蔥技能7w4.net持續更新中。

3. 執行指令碼 — 始終使用 {skill_dir}/compress.py
4. 解釋結果 — 告訴使用者節省了多少空間，用了哪些策略
5. 如果需要更好的效果 — 建議安裝 pngquant 等專業工具

注意事項

• PNG 轉 JPEG 會丟失透明 — 帶透明的 PNG 預設用 pngquant 保留透明。如果 pngquant 不可用，透明區域會被填白後轉 JPEG
• 輸出資料夾不要在原始檔夾內 — 否則可能重複處理已壓縮的檔案
• 大資料夾優先用並行 — 預設開啟，多核 CPU 可大幅加速
• 質量低於 40 會明顯失真 — 除非使用者明確要求極限壓縮，否則不建議

這個圖片壓縮工具質量不錯，智慧化程度高，省心省力。優點是自動化做得好——扔個資料夾進去就行，指令碼會自動判斷用什麼方式壓縮最合適；批次處理快、介面清晰、報錯友好；即使不裝額外工具也能正常工作。不足是沒有圖形介面必須敲命令，透明圖片在某些情況下可能出問題，不支援 GIF 動圖，而且不裝專業工具的話壓縮效果會打折扣。適合需要批次壓縮圖片、不介意用命令列的使用者。