一个 Python 程序，帮助你缩小 PNG 图像文件的大小 (类似 tinypng.com) 。优点有：
- 效果更好：相比 tinypng.com ，同样的画质下压缩率更高。
- 可调：通过调整参数，用画质换取更高的压缩率。
- 摆脱 tinypng.com 的文件数量限制。
与 tinypng.com 类似，本代码将色彩数=16777216 的24位真彩色像素量化为色彩数≤256的调色板像素，从而达到大于 3 倍的压缩比。不同的是，本代码用 K-Means 聚类算法进行量化。
本代码还调用了 OptiPNG 。它会重新对 PNG 的 Deflate 压缩过程进行优化，从而达到更大的压缩比。
需要安装 Python 3.x 以及其配套的 Pillow (PIL) 、 numpy 、 scipy 、scikit-learn (sklearn) 库。
如果你已有 Python 3.x ，运行以下命令安装这些库：
python -m pip install Pillow==8.4.0
python -m pip install numpy==1.20.3
python -m pip install scipy==1.8.0
python -m pip install scikit-learn==0.24.2如果你还没有 Python ，你可以直接安装 Anaconda ，它包含 python 和上述库。
另外，在使用时，要保证 optipng.exe 与 tinypng.py 在同一个目录下
在 tinypng.py 所在的目录下运行命令：
python tinypng.py <输入目录名> <输出目录名> <P>它会把输入目录中的所有图像文件 (包括 png, jpg, tiff 等各种图像格式) 压缩成 png 格式，放在输出目录中 (对于一些本身就高度压缩的 jpg 图像，生成的 png 会比原始文件都大，程序会跳过这种文件) 。P值则是色彩数，取值范围是 P∈[2,256] ，越小则压缩率越高，图像失真也越大。
比如用以下命令来压缩 image 目录中的图像，放到 image_tiny 目录中，P=100 ：
python tinypng.py image image_tiny 100对一般的图像、照片可以取
P∈[100,256]。对色彩较少的图像（比如平面设计），可取P∈[2,99]来获得更好的效果。
对 image 目录中的图像，分别用 tinypng.com 和本代码 (取几种不同P值) 进行压缩，下表部分展示了总压缩率和平均失真。其中压缩率=原始图像文件大小/压缩后图像文件大小) 。而失真用 SSIM 值 (结构相似性) 来衡量，SSIM∈[0.0, 1.0] ，越大说明相似度越高，失真越小。
表： tinypng.com 和本代码的对比
| 文件名 | tinypng.com | 本代码 P=256 | 本代码 P=150 | 本代码 P=110 | 本代码 P=50 |
|---|---|---|---|---|---|
| 压缩率 | 2.71 | 2.88 | 3.37 | 3.69 | 4.93 |
| 画质 (SSIM值) | 0.9770 | 0.9865 | 0.9812 | 0.9773 | 0.9647 |
从上表可以明显看出本代码相比 tinypng.com 的优势：在相同压缩率下图像失真更小，在相同失真下压缩率更高。
我也提供了计算 SSIM 的代码文件 ssim.py ，运行方法是：
python ssim.py <原始图像目录> <原始图像格式> <压缩图像目录> <压缩图像格式>比如以下命令会计算 image 目录中的 png 图像和 image_tiny 目录中的同名的 png 图像的 SSIM 值：
python ssim.py image png image_tiny png