실습 2 — JPG 품질별로 저장하고 크기와 차이 재기

import os
import cv2
import numpy as np

src = cv2.imread("ch02_product.png")
print("원본 모양:", src.shape, "/ 메모리:", f"{src.nbytes:,}바이트")

# PNG 로 저장한다. 성공하면 True
ok = cv2.imwrite("out_ch02_png.png", src)
back = cv2.imread("out_ch02_png.png")
print("PNG 저장:", ok, f"/ 파일 {os.path.getsize('out_ch02_png.png'):,}바이트")
# np.array_equal: 모양과 모든 숫자가 같으면 True → 무손실인지 확인한다
print("PNG 를 다시 읽은 숫자가 원본과 같은가:", np.array_equal(src, back))

import pandas as pd

# 품질 → 저장할 파일 이름. 이름을 그대로 적어 두면 어떤 파일이 생기는지 한눈에 보인다
names = {95: "out_ch02_q95.jpg", 80: "out_ch02_q80.jpg", 50: "out_ch02_q50.jpg",
         20: "out_ch02_q20.jpg", 5: "out_ch02_q5.jpg"}
rows = []
for quality, name in names.items():
    # cv2.imwrite(이름, 그림, [옵션, 값]): JPG 품질(0~100)을 정해 저장한다
    cv2.imwrite(name, src, [cv2.IMWRITE_JPEG_QUALITY, quality])
    back = cv2.imread(name)
    # uint8 끼리 빼면 음수가 0~255 로 돌아 버리므로 int16 으로 바꿔 뺀다
    diff = np.abs(src.astype(np.int16) - back.astype(np.int16))
    rows.append({
        "품질": quality,
        "KB": round(os.path.getsize(name) / 1024, 1),     # 파일 크기(KB)
        "평균차이": round(float(diff.mean()), 3),          # 평균 절대 차이
        "가장큰차이": int(diff.max()),                     # 가장 많이 바뀐 칸
    })
table = pd.DataFrame(rows)
print(table.to_string(index=False))

import matplotlib.pyplot as plt

plt.rcParams["font.family"] = "Malgun Gothic"
plt.rcParams["axes.unicode_minus"] = False

png_kb = round(os.path.getsize("out_ch02_png.png") / 1024, 1)
fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2, figsize=(9, 3.4), layout="constrained")
# 왼쪽: 품질별 파일 크기 막대, PNG 크기는 가로 점선으로
ax1.bar(table["품질"].astype(str), table["KB"])
ax1.axhline(png_kb, linestyle="--", color="gray", label=f"PNG {png_kb}KB")
ax1.set_xlabel("JPG 품질")
ax1.set_ylabel("파일 크기 (KB)")
ax1.legend()
# 오른쪽: 품질별 평균 절대 차이 꺾은선. PNG 는 0
ax2.plot(table["품질"], table["평균차이"], marker="o")
ax2.set_xlabel("JPG 품질")
ax2.set_ylabel("원본과의 평균 절대 차이")
ax2.invert_xaxis()   # 왼쪽이 높은 품질이 되게 가로축을 뒤집는다
plt.show()

# 파일로 쓰지 않고 cv2.imencode 로 메모리 안에서 저장해 본다
for level in (0, 3, 9):
    # cv2.IMWRITE_PNG_COMPRESSION: 0(압축 안 함)~9(가장 세게)
    ok, buf = cv2.imencode(".png", src, [cv2.IMWRITE_PNG_COMPRESSION, level])
    # cv2.imdecode: 바이트를 다시 그림으로 푼다
    again = cv2.imdecode(buf, cv2.IMREAD_COLOR)
    print(f"압축 {level}: {len(buf):>7,}바이트  원본과 같은가 {np.array_equal(src, again)}")