教你用 Python 快速批量转换 HEIC 文件 python

1. 前言
最近打算做一批日历给亲朋好友，但是从 iPhone 上导出的照片格式是 HEIC 格式，而商家的在线制作网站不支持这种图片格式
PS：HEIC 是苹果采用的新的默认图片格式，它能在不损失图片画质的情况下，减少图片大小
有很多在线网站支持图片批量转换，但是安全隐私又没法得到保证；如果使用 PS 等软件去一张张转换，浪费时间的同时效率太低
本篇文章将使用 Python 批量实现 HEIC 图片文件的格式转换
2. 准备
首先，我们安装 pyheif 依赖包
Linux 和 Mac OS 可以通过下面链接选择合适的方式进行安装
https://pypi.org/project/pyheif/
如果是 Windows，我们只能下载 whl 依赖文件，使用 pip 命令进行安装
下载地址：
https://www.lfd.uci.edu/~gohl...
注意：我们需要根据系统及 Python 版本选择对应的文件进行安装

# 比如，本机是win10+64位 + Python3.7 # 通过下面链接下载文件：pyheif?0.6.1?cp37?cp37m?win_amd64.whl https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#pyheif# 然后进行虚拟环境 # 使用pip3命令安装whl文件 pip3 install pyheif?0.6.1?cp37?cp37m?win_amd64.whl

然后，安装 PIL 依赖，用于图片处理

# 安装依赖 pip3 install Pillow

3. 实战
首先，遍历源文件夹及子文件夹，获取所有 HEIC 格式（不区分大小写）的图片

import pathlib import osdef get_all_heic_imgs(): """ 获取所有heic格式的图片 :return: """ # heif_image_paths = glob.glob(r"{}/*.heic".format(source_path)) # 满足条件的文件列表 filelist = [] for root, dirnames, filenames in os.walk(source_path): for filename in filenames: # filename：文件名、root：文件对应的目录 # 获取文件后缀名 file_end = pathlib.Path(filename).suffix # 文件名（不带后缀） file_name = pathlib.Path(filename).name.split(".")[-2] if file_end in ['.heic', '.HEIC']: # 文件的完整目录 # file_path = os.path.join(root, filename) filelist.append({ "filename": file_name, "filepath": os.path.join(root, filename) }) return filelist

然后，遍历文件列表，使用 pyheif 读取文件，使用PIL 转为二进制图片，以 JPG 格式保存到目标文件夹下

import pyheif from PIL import Image# 读取文件 img = pyheif.read(filepath) img_bytes = Image.frombytes(mode=img.mode, size=img.size, data=https://www.it610.com/article/img.data)# 文件保存完整目录 target_file_path ='{}/{}_{}.jpg'.format(target_path, filename, generate_random_num(6))# 保存 img_bytes.save(target_file_path, format="jpeg")

由于图片数目很多，图片读取、图片保存都是耗时的 IO 操作，最后对程序进行改造，利用多线程加快图片转换
另外，图片可能会存在文件名重名，最后保存的文件名追加了一个随机的字符串

import threadingdef generate_random_num(count): """ 产生一段随机的字符串 :param count: :return: """ return ''.join(random.sample('abcdefghijklmnopqrstuvwxyz', count))def convert_heic_to_jpg(file, semaphore): """ heic格式转jpg :param files: :return: """ semaphore.acquire()... #文件操作# 释放 semaphore.release()if __name__ == '__main__': ... # 定义信号量，并发处理文件IO semaphore = threading.BoundedSemaphore(20) for file in files: t = threading.Thread(target=convert_heic_to_jpg, args=(file, semaphore)) t.start()