使用Python+Pillow开发一个图片批量格式转换工具_Python

引言

在日常办公、数据处理、网站开发和图像处理学习中，经常会遇到图片格式转换需求，例如：

将 jpg 图片批量转换为 png
将 png 图片批量转换为 jpg
压缩图片体积，方便上传或传输
批量调整图片尺寸
处理整个目录下的图片文件

如果图片数量很少，可以使用图像编辑软件手动转换。但当图片数量达到几十张、几百张甚至更多时，手动操作就非常低效。python 的 pillow 库可以很好地解决这个问题。

本文面向 python 图像处理入门者，使用 pillow 实现一个简易的图片批量格式转换工具。

一、pillow 是什么

pillow 是 python 中最常用的图像处理库之一，它是 pil 的现代维护版本。

pil 的全称是 python imaging library，但原始 pil 已经停止维护。现在实际项目中通常安装和使用的是 pillow，不过导入时仍然使用：

from pil import image

pillow 支持常见图像处理操作，例如：

打开图片
保存图片
图片格式转换
图片压缩
图片缩放
图片裁剪
图片旋转
添加水印
获取图片尺寸和模式

对于 python 图像处理入门者来说，pillow 是非常适合练手的库。

二、pillow 安装

使用 pip 安装：

pip install pillow

如果使用的是国内网络环境，也可以指定镜像源：

pip install pillow -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

验证是否安装成功：

from pil import image

print(image.__version__)

如果可以正常输出版本号，说明 pillow 安装成功。

三、打开和查看图片信息

在做格式转换之前，先看一下如何读取图片基本信息。

from pil import image

image_path = "demo.jpg"

with image.open(image_path) as img:
    print(f"图片格式：{img.format}")
    print(f"图片尺寸：{img.size}")
    print(f"图片模式：{img.mode}")

常见的图片模式包括：

rgb：常见彩色图片模式
rgba：带透明通道的图片模式
l：灰度图模式
p：调色板模式

理解图片模式很重要，尤其是在 png 转 jpg 时。因为 jpg 不支持透明通道，如果直接保存 rgba 图片为 jpg，可能会报错。

四、jpg 转 png

jpg 转 png 的核心逻辑非常简单：打开 jpg 文件，然后保存为 png 文件。

from pil import image

input_path = "demo.jpg"
output_path = "demo.png"

with image.open(input_path) as img:
    img.save(output_path, "png")

print("jpg 转 png 完成")

如果希望统一转换为 rgb 模式，可以写成：

from pil import image

with image.open("demo.jpg") as img:
    img = img.convert("rgb")
    img.save("demo.png", "png")

png 是无损格式，适合保存截图、图标、透明背景图片等。但 png 文件体积通常比 jpg 更大。

五、png 转 jpg

png 转 jpg 时，需要特别注意透明通道。

jpg 不支持透明背景，如果 png 是 rgba 模式，需要先转换为 rgb。

from pil import image

input_path = "demo.png"
output_path = "demo.jpg"

with image.open(input_path) as img:
    img = img.convert("rgb")
    img.save(output_path, "jpeg")

print("png 转 jpg 完成")

如果 png 图片带透明背景，直接 convert("rgb") 可能会把透明区域变成黑色。更稳妥的方式是先创建一个白色背景，再把 png 贴上去。

from pil import image

input_path = "logo.png"
output_path = "logo.jpg"

with image.open(input_path) as img:
    if img.mode in ("rgba", "la"):
        background = image.new("rgb", img.size, (255, 255, 255))
        background.paste(img, mask=img.getchannel("a"))
        background.save(output_path, "jpeg")
    else:
        img.convert("rgb").save(output_path, "jpeg")

print("png 转 jpg 完成")

这种处理方式更适合批量转换，因为它能兼容透明 png。

六、图片压缩

图片压缩通常用于减小文件体积。对于 jpg 图片，可以通过 quality 参数控制质量。

from pil import image

input_path = "demo.jpg"
output_path = "demo_compressed.jpg"

with image.open(input_path) as img:
    img = img.convert("rgb")
    img.save(output_path, "jpeg", quality=70, optimize=true)

print("图片压缩完成")

参数说明：

quality：图片质量，取值一般为 1 到 95，数值越大质量越高，文件越大
optimize=true：让 pillow 尽量优化保存结果

常用建议：

文章配图可以使用 quality=75
缩略图可以使用 quality=60
高清存档可以使用 quality=90

png 也可以压缩：

from pil import image

with image.open("demo.png") as img:
    img.save("demo_compressed.png", "png", optimize=true)

需要注意的是，png 是无损格式，单纯使用 pillow 压缩时，体积下降不一定明显。如果对 png 压缩要求很高，可以结合专门的压缩工具。

七、图片尺寸调整

调整图片尺寸可以使用 resize()。

from pil import image

input_path = "demo.jpg"
output_path = "demo_resized.jpg"

with image.open(input_path) as img:
    resized = img.resize((800, 600))
    resized.save(output_path)

print("图片尺寸调整完成")

不过直接指定固定宽高可能导致图片变形。实际项目中更常见的是按比例缩放。

from pil import image

def resize_keep_ratio(img, max_width, max_height):
    img_copy = img.copy()
    img_copy.thumbnail((max_width, max_height))
    return img_copy

with image.open("demo.jpg") as img:
    resized = resize_keep_ratio(img, 800, 800)
    resized.save("demo_resized.jpg")

thumbnail() 会保持原图比例，并确保图片不会超过指定的最大宽高。

例如，原图是 3000 x 2000，最大尺寸设置为 800 x 800，缩放后会变成 800 x 533，不会被拉伸变形。

八、批量处理整个目录

批量处理目录的核心思路：

遍历输入目录下的文件
判断文件后缀是否为图片格式
使用 pillow 打开图片
根据目标格式转换并保存
遇到异常时跳过并打印错误信息

可以先写一个简单版本：

from pathlib import path
from pil import image

input_dir = path("input_images")
output_dir = path("output_images")
output_dir.mkdir(parents=true, exist_ok=true)

for image_path in input_dir.iterdir():
    if image_path.suffix.lower() not in [".jpg", ".jpeg", ".png", ".bmp", ".webp"]:
        continue

    output_path = output_dir / f"{image_path.stem}.png"

    with image.open(image_path) as img:
        img.save(output_path, "png")

    print(f"已转换：{image_path.name} -> {output_path.name}")

这个版本可以完成基本批量转换，但还不够灵活。下面我们会封装成一个完整工具。

九、完整代码案例：图片批量格式转换工具

下面的完整代码支持：

jpg、png、bmp、webp 等常见图片格式输入
输出为 jpg、png、webp
可选图片压缩质量
可选最大宽高，保持比例缩放
批量处理整个目录
自动创建输出目录
兼容 png 透明通道转 jpg 的情况

保存为 batch_image_converter.py。

import argparse
from pathlib import path

from pil import image


supported_extensions = {".jpg", ".jpeg", ".png", ".bmp", ".webp", ".tif", ".tiff"}
supported_output_formats = {"jpg", "jpeg", "png", "webp"}


def normalize_format(output_format):
    output_format = output_format.lower().strip(".")
    if output_format not in supported_output_formats:
        raise valueerror(f"不支持的输出格式：{output_format}")
    return "jpg" if output_format == "jpeg" else output_format


def get_output_suffix(output_format):
    return ".jpg" if output_format in ("jpg", "jpeg") else f".{output_format}"


def prepare_image_for_jpg(img, background_color=(255, 255, 255)):
    if img.mode in ("rgba", "la"):
        background = image.new("rgb", img.size, background_color)
        alpha = img.getchannel("a")
        background.paste(img, mask=alpha)
        return background

    if img.mode == "p":
        img = img.convert("rgba")
        if "a" in img.getbands():
            background = image.new("rgb", img.size, background_color)
            background.paste(img, mask=img.getchannel("a"))
            return background

    return img.convert("rgb")


def resize_keep_ratio(img, max_width=none, max_height=none):
    if not max_width and not max_height:
        return img

    width, height = img.size
    target_width = max_width or width
    target_height = max_height or height

    resized = img.copy()
    resized.thumbnail((target_width, target_height))
    return resized


def save_image(img, output_path, output_format, quality):
    if output_format == "jpg":
        img = prepare_image_for_jpg(img)
        img.save(output_path, "jpeg", quality=quality, optimize=true)
        return

    if output_format == "png":
        img.save(output_path, "png", optimize=true)
        return

    if output_format == "webp":
        img.save(output_path, "webp", quality=quality, method=6)
        return

    raise valueerror(f"不支持的输出格式：{output_format}")


def convert_one_image(image_path, output_dir, output_format, quality, max_width, max_height):
    output_suffix = get_output_suffix(output_format)
    output_path = output_dir / f"{image_path.stem}{output_suffix}"

    with image.open(image_path) as img:
        img = resize_keep_ratio(img, max_width=max_width, max_height=max_height)
        save_image(img, output_path, output_format, quality)

    return output_path


def batch_convert(input_dir, output_dir, output_format, quality=80, max_width=none, max_height=none):
    input_dir = path(input_dir)
    output_dir = path(output_dir)
    output_format = normalize_format(output_format)

    if not input_dir.exists():
        raise filenotfounderror(f"输入目录不存在：{input_dir}")

    if not input_dir.is_dir():
        raise notadirectoryerror(f"输入路径不是目录：{input_dir}")

    output_dir.mkdir(parents=true, exist_ok=true)

    total = 0
    success = 0
    failed = 0

    for image_path in input_dir.rglob("*"):
        if not image_path.is_file():
            continue

        if image_path.suffix.lower() not in supported_extensions:
            continue

        total += 1

        try:
            output_path = convert_one_image(
                image_path=image_path,
                output_dir=output_dir,
                output_format=output_format,
                quality=quality,
                max_width=max_width,
                max_height=max_height,
            )
            success += 1
            print(f"[成功] {image_path} -> {output_path}")
        except exception as exc:
            failed += 1
            print(f"[失败] {image_path}，原因：{exc}")

    print("-" * 60)
    print(f"处理完成：总数={total}，成功={success}，失败={failed}")


def parse_args():
    parser = argparse.argumentparser(description="python pillow 图片批量格式转换工具")
    parser.add_argument("-i", "--input", required=true, help="输入图片目录")
    parser.add_argument("-o", "--output", required=true, help="输出图片目录")
    parser.add_argument(
        "-f",
        "--format",
        default="jpg",
        choices=["jpg", "jpeg", "png", "webp"],
        help="输出图片格式，默认 jpg",
    )
    parser.add_argument(
        "-q",
        "--quality",
        type=int,
        default=80,
        help="图片质量，主要用于 jpg 和 webp，默认 80",
    )
    parser.add_argument("--max-width", type=int, default=none, help="最大宽度，保持比例缩放")
    parser.add_argument("--max-height", type=int, default=none, help="最大高度，保持比例缩放")
    return parser.parse_args()


def main():
    args = parse_args()

    batch_convert(
        input_dir=args.input,
        output_dir=args.output,
        output_format=args.format,
        quality=args.quality,
        max_width=args.max_width,
        max_height=args.max_height,
    )


if __name__ == "__main__":
    main()

十、运行示例

将 input_images 目录下的图片批量转换为 jpg：

python batch_image_converter.py -i input_images -o output_images -f jpg

转换为 png：

python batch_image_converter.py -i input_images -o output_images -f png

转换为 webp，并设置压缩质量：

python batch_image_converter.py -i input_images -o output_images -f webp -q 75

批量压缩 jpg：

python batch_image_converter.py -i input_images -o compressed_images -f jpg -q 60

批量调整尺寸，最大宽度和高度不超过 800：

python batch_image_converter.py -i input_images -o resized_images -f jpg --max-width 800 --max-height 800

批量转换并压缩：

python batch_image_converter.py -i input_images -o result_images -f jpg -q 70 --max-width 1200 --max-height 1200

十一、代码设计说明

这个工具把功能拆成了几个函数：

normalize_format()：统一处理输出格式
prepare_image_for_jpg()：解决透明 png 转 jpg 的问题
resize_keep_ratio()：保持比例调整尺寸
save_image()：根据目标格式保存图片
convert_one_image()：处理单张图片
batch_convert()：批量处理整个目录
parse_args()：解析命令行参数

这种拆分方式比把所有逻辑写在一个循环里更容易维护。后续要增加水印、重命名、跳过已存在文件等功能，也可以继续扩展。

十二、gui 简单扩展思路

当前工具是命令行版本，适合脚本自动化和批处理。如果要做成图形界面，可以使用 tkinter、pyqt 或 pyside。

一个简单 gui 可以包含这些控件：

输入目录选择按钮
输出目录选择按钮
输出格式下拉框
图片质量滑块
最大宽度和最大高度输入框
开始转换按钮
转换日志显示区域
进度条

如果使用 tkinter，基本结构可以这样设计：

import tkinter as tk
from tkinter import filedialog, messagebox


def choose_input_dir():
    path = filedialog.askdirectory()
    input_var.set(path)


def choose_output_dir():
    path = filedialog.askdirectory()
    output_var.set(path)


def start_convert():
    input_dir = input_var.get()
    output_dir = output_var.get()
    output_format = format_var.get()

    if not input_dir or not output_dir:
        messagebox.showwarning("提示", "请选择输入目录和输出目录")
        return

    # 这里可以调用前面的 batch_convert() 函数
    messagebox.showinfo("完成", f"开始转换为 {output_format}")


root = tk.tk()
root.title("图片批量格式转换工具")
root.geometry("500x260")

input_var = tk.stringvar()
output_var = tk.stringvar()
format_var = tk.stringvar(value="jpg")

tk.label(root, text="输入目录").pack(anchor="w", padx=20, pady=5)
tk.entry(root, textvariable=input_var, width=50).pack(anchor="w", padx=20)
tk.button(root, text="选择输入目录", command=choose_input_dir).pack(anchor="w", padx=20, pady=5)

tk.label(root, text="输出目录").pack(anchor="w", padx=20, pady=5)
tk.entry(root, textvariable=output_var, width=50).pack(anchor="w", padx=20)
tk.button(root, text="选择输出目录", command=choose_output_dir).pack(anchor="w", padx=20, pady=5)

tk.label(root, text="输出格式").pack(anchor="w", padx=20, pady=5)
tk.optionmenu(root, format_var, "jpg", "png", "webp").pack(anchor="w", padx=20)

tk.button(root, text="开始转换", command=start_convert).pack(pady=15)

root.mainloop()

实际开发时，可以直接复用命令行版本中的 batch_convert() 函数。这样核心处理逻辑不用重写，只需要把 gui 控件中的参数传给函数即可。

如果图片数量很多，gui 中还需要注意一点：不要在主线程里直接执行批量转换，否则界面可能卡住。可以使用 threading.thread 把转换任务放到子线程中执行。

十三、常见问题

1. 为什么 png 转 jpg 报错

常见原因是 png 图片包含透明通道，而 jpg 不支持透明通道。解决方式是先转换为 rgb，或者先合成白色背景。

2. 为什么压缩后图片还是很大

可能原因包括：

原图尺寸太大
quality 设置过高
png 本身不适合用 pillow 大幅压缩
图片内容复杂，压缩空间有限

可以同时使用降低质量和调整尺寸两种方式。

3. 为什么批量处理时有些图片失败

可能原因包括：

文件扩展名是图片，但文件内容已经损坏
文件权限不足
路径中存在特殊权限问题
输出目录不可写

所以批量脚本中要使用 try except，避免一张图片失败导致整个任务中断。

十四、总结

本文使用 python + pillow 实现了一个图片批量格式转换工具，覆盖了图像处理入门中非常常见的几个需求：

安装 pillow
jpg 转 png
png 转 jpg
图片压缩
图片尺寸调整
批量处理整个目录
命令行完整代码案例
gui 图形界面扩展思路

这个案例非常适合作为 python 图像处理入门练习。掌握这些基础之后，可以继续扩展水印添加、图片裁剪、缩略图生成、图片重命名、exif 信息读取等功能，逐步做成一个更完整的图片处理工具箱。

以上就是使用python+pillow开发一个图片批量格式转换工具的详细内容，更多关于python pillow图片格式转换工具的资料请关注代码网其它相关文章！

使用Python+Pillow开发一个图片批量格式转换工具

2026年05月11日 • Python •我要评论

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