如何用脚本转换图片格式

本文目录导读：

1. Python + Pillow (最常用)
2. Python + OpenCV
3. Bash/shell 脚本 (Linux/Mac)
4. Node.js + sharp (高性能)
5. 命令行工具对比
6. 高级功能示例
7. 使用建议

我来介绍几种用脚本转换图片格式的方法,涵盖不同语言和场景：

Python + Pillow (最常用)

安装依赖

pip install Pillow

单张图片转换

from PIL import Image
import os
def convert_image(input_path, output_format='PNG', output_path=None):
    """
    转换单张图片格式
    """
    try:
        # 打开图片
        img = Image.open(input_path)
        # 如果没有指定输出路径，自动生成
        if output_path is None:
            base_name = os.path.splitext(input_path)[0]
            output_path = f"{base_name}.{output_format.lower()}"
        # 转换并保存
        img.save(output_path, format=output_format)
        print(f"转换成功: {input_path} -> {output_path}")
        return True
    except Exception as e:
        print(f"转换失败: {e}")
        return False
# 使用示例
# convert_image('image.jpg', 'PNG')
# convert_image('photo.png', 'JPEG', 'photo.jpg')

批量转换

from PIL import Image
import os
import glob
def batch_convert(input_dir, output_dir, input_formats, output_format):
    """
    批量转换图片格式
    Args:
        input_dir: 输入目录
        output_dir: 输出目录
        input_formats: 输入格式列表，如 ['.jpg', '.png']
        output_format: 输出格式，如 'WEBP'
    """
    # 确保输出目录存在
    os.makedirs(output_dir, exist_ok=True)
    # 遍历所有输入格式
    for fmt in input_formats:
        files = glob.glob(os.path.join(input_dir, f'*{fmt}'))
        files.extend(glob.glob(os.path.join(input_dir, f'*{fmt.upper()}')))
        for file_path in files:
            try:
                # 打开图片
                img = Image.open(file_path)
                # 生成输出文件路径
                base_name = os.path.splitext(os.path.basename(file_path))[0]
                output_path = os.path.join(output_dir, f"{base_name}.{output_format.lower()}")
                # 转换并保存
                img.save(output_path, format=output_format)
                print(f"转换: {file_path} -> {output_path}")
            except Exception as e:
                print(f"转换失败 {file_path}: {e}")
# 使用示例
# batch_convert('./images', './converted', ['.jpg', '.png'], 'WEBP')

Python + OpenCV

import cv2
import os
def convert_with_opencv(input_path, output_path):
    """
    使用 OpenCV 转换图片格式
    """
    try:
        # 读取图片（OpenCV 默认使用 BGR 颜色空间）
        img = cv2.imread(input_path)
        if img is None:
            print(f"无法读取图片: {input_path}")
            return False
        # 保存图片（根据扩展名自动选择格式）
        cv2.imwrite(output_path, img)
        print(f"转换成功: {input_path} -> {output_path}")
        return True
    except Exception as e:
        print(f"转换失败: {e}")
        return False
# 使用示例
# convert_with_opencv('image.jpg', 'image.png')

Bash/shell 脚本 (Linux/Mac)

#!/bin/bash
# convert_images.sh
# 使用 ImageMagick
convert_imagemagick() {
    input_file="$1"
    output_file="$2"
    convert "$input_file" "$output_file"
}
# 批量转换 JPG 到 PNG
batch_jpg_to_png() {
    input_dir="$1"
    output_dir="$2"
    mkdir -p "$output_dir"
    for file in "$input_dir"/*.jpg "$input_dir"/*.jpeg; do
        if [ -f "$file" ]; then
            basename=$(basename "$file")
            name="${basename%.*}"
            convert "$file" "$output_dir/$name.png"
            echo "转换: $file -> $output_dir/$name.png"
        fi
    done
}
# 使用示例
# convert_imagemagick 'image.jpg' 'image.png'
# batch_jpg_to_png './images' './converted'

Node.js + sharp (高性能)

// convert.js
const sharp = require('sharp');
const fs = require('fs');
const path = require('path');
async function convertImage(inputPath, outputFormat, outputPath) {
    try {
        // 确定输出格式对应的扩展名
        const extMap = {
            'jpeg': '.jpg',
            'png': '.png',
            'webp': '.webp',
            'gif': '.gif'
        };
        if (!outputPath) {
            const baseName = path.parse(inputPath).name;
            outputPath = `./${baseName}${extMap[outputFormat] || '.' + outputFormat}`;
        }
        // 使用 sharp 转换
        await sharp(inputPath)
            .toFormat(outputFormat)
            .toFile(outputPath);
        console.log(`转换成功: ${inputPath} -> ${outputPath}`);
    } catch (error) {
        console.error('转换失败:', error);
    }
}
// 批量转换
async function batchConvert(inputDir, outputDir, outputFormat) {
    if (!fs.existsSync(outputDir)) {
        fs.mkdirSync(outputDir, { recursive: true });
    }
    const files = fs.readdirSync(inputDir)
        .filter(file => /\.(jpg|jpeg|png|gif)$/i.test(file));
    for (const file of files) {
        const inputPath = path.join(inputDir, file);
        const outputName = path.parse(file).name + '.' + outputFormat;
        const outputPath = path.join(outputDir, outputName);
        await convertImage(inputPath, outputFormat, outputPath);
    }
}
// 使用
// batchConvert('./images', './output', 'webp');

命令行工具对比

高级功能示例

# 带图片压缩和质量控制的转换
from PIL import Image
import os
def convert_with_quality(input_path, output_path, quality=85, max_size=(1920, 1080)):
    """
    转换图片并调整质量
    """
    try:
        img = Image.open(input_path)
        # 调整图片大小
        img.thumbnail(max_size, Image.Resampling.LANCZOS)
        # 根据输出格式设置参数
        ext = os.path.splitext(output_path)[1].lower()
        save_options = {
            'quality': quality,  # JPEG/WEBP 质量
            'optimize': True,    # 优化文件大小
            'progressive': True  # 渐进式 JPEG
        }
        # RGB 转换（处理 PNG 带透明通道转 JPEG）
        if ext in ['.jpg', '.jpeg'] and img.mode in ['RGBA', 'P']:
            img = img.convert('RGB')
        img.save(output_path, **save_options)
        print(f"转换成功: {os.path.basename(input_path)}")
    except Exception as e:
        print(f"转换失败 {input_path}: {e}")
# 批量转换并压缩
def batch_compress(input_dir, output_dir, quality=80):
    os.makedirs(output_dir, exist_ok=True)
    for filename in os.listdir(input_dir):
        if filename.lower().endswith(('.jpg', '.jpeg', '.png')):
            input_path = os.path.join(input_dir, filename)
            output_path = os.path.join(output_dir, 
                                     f"compressed_{os.path.splitext(filename)[0]}.jpg")
            convert_with_quality(input_path, output_path, quality)

使用建议

1. 简单场景：使用 Python + Pillow，代码简单易维护
2. 高性能/大批量：使用 Node.js + sharp 或 Python + OpenCV
3. 命令行快捷：使用 ImageMagick
4. Web 优化：转换为 WEBP 格式，配合质量参数

最常见的 WebP 转换命令：

# 单张
python3 -c "from PIL import Image; Image.open('input.jpg').save('output.webp', quality=80)"
# 批量
find . -name "*.jpg" -exec python3 -c "from PIL import Image; import sys; Image.open('{}').save('{}'.replace('.jpg','.webp'), quality=80)" \;

选择哪种方法取决于你的具体需求（性能、批量、格式支持等），需要我详细展开某个特定场景吗？