西安电信一码通项目此前报道中提到「两天两夜把 1m 图片优化到100kb」，图像压缩技术难度是怎样的？

“两天两夜把 1MB 图片优化到 100KB” 这个说法虽然有些夸张，但也生动地体现了在实际项目中，将一张较大尺寸的图片压缩到更小的文件大小，并保持可接受的视觉质量，是一项充满挑战的任务。图像压缩技术难度主要体现在以下几个方面，我会尽量详细地解释：

一、图像数据本身的复杂性

首先，我们要理解一张图片到底包含什么信息。一张 1MB 的图片，通常意味着它是一个数字化的视觉表示，其底层数据是由大量的像素点组成的。每个像素点又可能包含颜色信息（如 RGB 值），甚至透明度信息（Alpha 通道）。

像素数量（分辨率）：图片的分辨率越高，像素点越多，数据量自然越大。一张高分辨率的图片，即使颜色信息简单，其基础数据量也可能很大。
颜色深度：每个像素有多少位（bit）来表示颜色？常见的有 24 位（8 位 RGB）或 32 位（8 位 RGBA）。位越多，颜色越丰富，但数据量也越大。
颜色冗余：现实世界中的图像，相邻的像素点颜色通常是相似的，甚至完全相同。这种相似性是压缩的主要目标之一。
纹理和细节：图片包含的纹理、细节、边缘等信息，往往对视觉感知很重要。压缩时如何保留这些关键信息，而不被模糊或丢失，是技术难点。

二、压缩技术的核心挑战：无损 vs. 有损压缩

图像压缩主要分为两大类：

1. 无损压缩 (Lossless Compression)：
目标：在压缩过程中不丢失任何原始图像信息。解压缩后，图片与原始图片完全一致。
原理：主要利用数据中的冗余性。例如，如果图片中有一大片相同颜色的区域，无损压缩会用一个更紧凑的表示方式来描述这个区域（如“重复 N 次颜色 C”），而不是存储每一个像素点的信息。常见的无损压缩算法有：
Huffman 编码：为出现频率高的像素值或数据模式分配更短的编码，为出现频率低的分配更长的编码。
LZ 系列算法 (LZ77, LZ78, LZW)：通过查找和替换重复出现的字符串（数据模式）来达到压缩的目的。
游程编码 (RunLength Encoding, RLE)：用于压缩连续相同数据的序列。
难度：
压缩率有限：对于包含大量细节、复杂纹理的图片，无损压缩的效果往往不显著。除非图片本身具有高度的重复性（如纯色背景的图），否则难以将 1MB 压缩到 100KB。
算法复杂度：实现高效的无损压缩算法需要精妙的统计分析和编码策略。

2. 有损压缩 (Lossy Compression)：
目标：在压缩过程中丢弃一部分对人眼感知影响不大的信息，从而实现更高的压缩比。解压缩后，图片与原始图片可能存在微小差异，但通常肉眼难以察觉。
原理：利用人类视觉系统的特性。我们的眼睛对某些类型的图像变化比其他类型更敏感。例如：
对颜色变化比亮度变化更敏感：许多有损压缩算法会将彩色信息（色度）压缩得比亮度信息更厉害。
对高频细节比低频细节更敏感：高频细节（如锐利的边缘）更容易被感知到，而平滑过渡的区域则不容易察觉细微变化。
核心技术：
离散余弦变换 (Discrete Cosine Transform, DCT)： JPEG 等有损压缩格式的核心。它将图像块（通常是 8x8 像素）从空间域转换到频率域。这样，图像的信息被分解成不同的频率分量。
量化 (Quantization)：这是有损压缩中最关键的步骤。在 DCT 变换后，不同频率分量被分配不同的量化表。对量化表中数值较大的频率分量（通常是高频分量）进行更粗略的量化（即除以一个较大的数并取整），从而丢失信息。对量化表中数值较小的频率分量（低频分量）则进行更精细的量化，保留更多信息。调整量化表的精度，是控制压缩比和图像质量的关键。
熵编码 (Entropy Coding)：在量化后，剩余的数据会经过无损压缩（如 Huffman 编码或算术编码）进一步压缩。
难度：
感知质量与压缩率的平衡：这是最大的挑战。如何精确地“丢弃”对人眼不重要的信息，同时最大限度地保留“重要”的视觉特征，需要复杂的模型和算法。过度的量化会导致块状效应、模糊、振铃效应等明显失真。
算法的鲁棒性：算法需要能够处理各种类型的图像内容，包括纹理丰富的、平坦的、有边缘的等等，并能根据内容自适应地调整压缩策略。
计算复杂度： DCT 变换、量化、熵编码等过程计算量较大，尤其是在处理高分辨率图像时。

三、针对性优化和特定场景的挑战

“两天两夜”的说法暗示了这并非简单的套用一个通用压缩软件。可能涉及到以下更复杂的优化：

针对特定内容进行优化：如果已知图片内容以人像为主，可以采用针对人脸特征进行优化的算法。如果图片是网页截图，可能包含大量纯色块和文字，需要不同于自然照片的压缩策略。
逐像素或逐区域的自适应压缩：智能算法可以分析图像的局部特征，对不同区域应用不同的压缩参数。例如，对背景区域进行强力压缩，对人脸或重要文字区域进行更精细的处理。
多层压缩和预处理：
色彩空间转换：将 RGB 转换到 YCbCr（亮度色度分离），并对色度分量进行下采样（如 4:2:0），这是许多有损格式的基础。
图像滤波和降噪：在压缩前去除图像中的噪点，有时反而能提高压缩效率，因为噪点通常是随机分布的，难以压缩。
细节增强或锐化：有时为了对抗压缩造成的模糊，可能会在压缩前或后进行一些锐化处理，但这又增加了复杂性，需要小心操作避免引入新的失真。
考虑目标平台和应用场景：
网页显示：需要快速加载，所以压缩率很重要，但也要保证视觉效果。
移动端应用：存储空间有限，网络带宽可能不稳定，对图片大小要求很高。
打印或专业用途：对质量要求极高，压缩损失可能无法接受。
新型压缩技术：除了传统的 JPEG、PNG 等格式，现在也有一些新的图像格式和编码器，如 WebP、AVIF、JPEG XL 等，它们在压缩率和图像质量上都有显著提升，但可能需要更复杂的实现和支持。

四、 “两天两夜”的可能含义

“两天两夜”这个时间跨度，很可能意味着：

1. 大量的实验和调优：团队可能尝试了多种算法、参数组合，并反复评估结果。
2. 自动化脚本和工具链：手动处理不可能完成如此任务，背后一定有强大的自动化工具来批量处理和评估图像。
3. 算法的复杂计算：如果采用了非常精密的、计算量巨大的自适应压缩算法，确实需要较长时间来完成。
4. 人工复核和微调：即使有自动化工具，对于关键图像也可能需要人工进行最终的视觉评估和微调。
5. 解决特定技术难题：可能在某个环节遇到了预料之外的技术瓶颈，需要投入大量时间去攻克。

总结来说，将 1MB 图片优化到 100KB，如果仅仅是通用压缩，难度并非无法企及（比如一个 10:1 的压缩比）。但如果是在保持较高视觉质量的前提下，并且针对大量图片进行自动化且高效的处理，这就涉及到了对图像数据特性、人类视觉感知、多种压缩算法原理及其组合优化的深入理解和工程实现能力。这就像是把一件艺术品雕刻得更小，既要保持它的美感，又要去除不必要的“体积”。

网友意见

压缩就是减肥。

1024kb 减到 100kb

你说，有多难吧

配合去年年初铁路大连车务段的《全力攻关一昼夜，确保运输三十站》一文观看，味道更佳。

给不熟悉的小伙伴概括一下：

1.Flash早已宣布将于2021年1月1号正式停用；

2.大连某车站报告调度系统无法正常访问；

3.大连车务段技术人员如临大敌，开了一次又一次的会。

4.全力攻关一昼夜，最终所有车站的调度系统得以恢复。

5.恢复办法：安装低版本Flash Player。

首先，他们这个报道里面讲的压缩图片，不是指绿码的二维码图片。

根据网友抓包情况来看，二维码还是用的数据接口，然后在前端生成的。

所以他们这个压缩的图片应该是界面的logo图片或者背景图

其次，手机屏幕上展示的图片，只要不去放大看，根本不需要多高的分辨率，因为手机屏幕就这么大。即使是4k屏幕的手机，放个1080的图片你看起来也差不多。

如果是logo或者背景图，那么要求就更低，你在手机屏幕上看起来很正常的logo或者背景图，随随便便不超过100k是正常情况。

所以可以得出结论，这个报道就跟前些时盖章几亿次那个报道一回事。

这句话约等于：“该技术团队用了两天两页的时间对饿了么app的使用方法进行技术攻坚，最终成功点了一份羊肉泡馍！”

这个文案保守了，没有技术细节，突出不了难度。看我给编一个：

针对这个技术难题，我们查阅资料，尝试了多种图片压缩技术。

首先，我们选用了当下最主流的即时通讯工具：微信。我们利用该软件自带的截图技术，对图片进行了截取，图片从1M被压缩到了915k。效果并不是太好。经过研究发现，是我们在截图的过程中将图片缩放的比例设置成了200%，影响了压缩效果。因此我们将该参数调整到了75%，图片被压缩到了623kb，且图片重要细节都被保留，达到了令人满意的效果。

经过不断尝试，我们发现将图片的缩放参数设置为56%时，可以将图片压缩到509k，但距离我们的目标，500k，仍然有一些差距。但是当把参数下调时，图片的大小又会降到500k以下，始终达不到我们设定的标准值。我们对此反复调试，终于发现，当把缩放比例设置为49%时，截取出的图片刚好为500k。此时，我们已经持续工作了一天一夜。

但是第二天，任务依然艰巨。我们需要继续将图片进行压缩，达到“百k”级大小。老的方法已经不能用了，我们必须寻求新的突破。因此我们遍寻知网、sciencedirect、IEEE等学术网站，寻找当下最新的图片压缩技术。功夫不负有心人，终于在一篇来自嘉勒顿大学的论文中找到线索，有一款名为 adobe photoshop的小众软件可以实现对图片尺寸的快速调节。我们连夜联系论文的作者，希望能得到该软件的下载地址。但是对方始终没有回应。

“万事还要靠自己！”面对国外的技术封锁，我这样鼓励我们的技术人员。我们排除万难，继续搜索，终于在“百度网盘”中找到了该软件的压缩包。我们用了五个小时的时间对软件进行了解压、安装、破解等一系列装配工作。但是该软件界面是纯英文的，晦涩难懂的菜单栏和工具栏又成了摆在我们面前的一大难题。

“世上无难事，只要肯攀登！”在这一思想的指引下，我们一鼓作气，开始了漫长的翻译之旅。最终，我们的一位有着国内知名修图软件“美图秀秀”使用经验的技术人员发现了尺寸调节功能的打开方式，经过多组数值的尝试，终于将图片精准压缩到了100k。

此时，又一天一夜过去了。

经过此次克难攻坚，我们的技术人员，不但圆满实现了功能，还锻炼了自己搜索查找文献的技能、提高了阅读英文文献的水平、积累了安装并使用国外软件的经验以及开拓了图片处理领域的道路，将我国的图片压缩技术提升到“百k”水平，为我国的软件事业做出了突出贡献。

西安一码通长这样，页面就一个二维码，事实上二维码是一串字符，根本不用传输图片。我们平时扫个二维码就能上网、能支付、能跳转页面这些都是传的一个字符串，这个字符串可能是网址，可能是产品编号，可能是下载链接等。

西安一码通这个就是传输了一串字符然后在手机端生成的二维码，这个根本不用压缩，他这里说压缩到100K，这些二维码字符离1K都差的很远。

需要注意的是这里的二维码是系统返回的信息，系统崩溃应该是访问量过大造成，这个访问量是用户发出的请求信息，这个信息自然也是一个字符串，也不会大。服务器收到用户的请求信息后计算出一个解决，这个结果就是个很简单的运算甚至只是个查询，要求也很低。

那为什么还要宣传图片压缩呢？

原因就是这个入口界面，这里有图，下面还有资讯，图主要是这里的

抓包传输，确实会传一些图片，就是上面的那些图，很难想象最大的是快讯那张图，这么简单都87KB。

但是，这里要说但是了，这个只传输一次，然后就缓存在本地了，以后访问就不传输了直接本地加载，就像下图一样，我想西安市民不可能都是第一次访问吧？清缓存的应该也极少。

所以最大的问题，西安电信一码通的带宽到底是多少，感觉也没上云

我不是搞IT的，所以我看了半天回答，终于搞明白，是某个题头大图片为1M，而不是健康码本身那个二维码。

我想二维码本身的传输应该并不可能挤爆带宽或者服务器，因为二维码与数字是可以互为转换的，传输数字，终端再展现为二维码就可以实现。（这段属于我胡诌，不懂这个）

咱们来说说别的。国家早就下令，一省一码，结束乱象。但通过这次西安出事，才发现西安这个码居然是个城市码。陕西自己还有个省码。

可见这个项目背后得有多大的势力，才能阻碍国家的命令特立独行，保留城市码。

然后就是价格的暴露，最终接单的是27万元。

平时大家层层剥皮，草草对付，赚的盆满钵满。只有碰到疫情、地震、洪水这种老天爷的检查，豆腐渣工程才会暴露出来。27万撑到现在才出事，也算对得起27万了。

我没开发过这么复杂的软件哎，不懂这么高深的技术。

国内尽是这种需求，那招个老头老太太干1天就完了。

为什么还要求35岁以下……

嗯，作为互联网人说几句吧。怎么说呢，大概有这么几个槽点：

1 图像压缩不是什么难的技术

首先我们要确定这个图片是否可以被压缩。如果此处指的是一码通的二维码，那显然可以被压缩（因为二维码的分辨率并不需要很高）；如果指的是广告位图片或者logo，都这时候了把这种图片干掉不更好么？

如果你自己打开电脑的画图板，将一张图片分辨率缩小，或者把图片从bmp转换为png jpg，这并不算是很难的事情；并且你会发现，二维码这么大的图片确实应该需要不到50k就可以了。

2 二维码图片应该在客户端生成，服务端应该只需要发送字符串给客户端

这是更加需要吐槽的地方。二维码字符串应该在服务端生成，这样传送给客户端时，实际响应请求大小应该是1k级别的。

客户端生成二维码的库应该是现成的。

所以我有点怀疑，原文里面说的真的是二维码吗？真的像是广告位或者logo图。

3 一码通崩溃的根因？

我们可以这样理解网络请求，一类是占用较大带宽的（例如视频，图片，直播），另一类是占用较大计算资源（例如生成实时的二维码）。

这两类的优化思路完全不同，文中说的针对的是前一类的优化。

我们假设西安1000w人口，有400w人需要在1小时内使用一码通。平均qps是1k，峰值期间假设突发10倍，也就是10k qps；按照文中图片压缩到100k来说，峰值带宽为1G。

怎么说呢，我的感受是10k qps的计算压力更大一些；在图片优化之前，带宽压力是10G，容量较小的机房确实有可能顶不住，但是大机房基本没问题（当然前提是你有足够的分发服务，比如nginx）。

4 缺少性能测试和容量评估

重要的事情说三遍，性能测试！性能测试！性能测试！

不过抛开技术来说，这里更有可能的是一个配合问题。即运营提出了大家集中使用一码通的要求，但这个诉求和风险并没有传递给技术人员，从而没有对此时系统所需的容量进行评估。

换句话来说，可能并不是没做性能测试，而是根本不知道自己要面对的压力是有多大。

当然，以上基本属于我的猜测，实际情况可能并不是这样，估计我们也是无从得知了。

ps：

我也是个西安人，实际上并不是在说老家的坏话，只是想从纯技术的角度说明一下我的理解。

目前这么多人赞我，受宠若惊，谢谢大家。

这个事情，完全不是一些高赞回答说的这个事情。

西安电信好歹也是管着一个市的三大运营商，外包再弱，也弱不到给服务器给手机传一张1M的图片。

而且有人已经抓包验证过了。

一般来说，这种八股文章是办公室秘书写的。

秘书一般来说，不懂技术

但是，写文章还得出彩，一般来说，就会问下面要资料，这个资料最好有数字，显得有东西。

问题是，开发人员不会写文章，你非要，就给你编一个图片压缩，糊弄秘书。

办公室秘书不懂，你怎么给材料，我怎么写，最多文字通顺点。

这种笑话，就写出来了。

审稿的是办公室主任，他也不懂。

终审是领导，领导更不懂，看看文字好像没问题，这个东西就发出来了。

西安一码通崩溃，并不是这个图片的问题，图片在手机里面有，你下载APP的时候已经下载了，不用从服务器端再加载，除非APP自动升级。

西安一码通崩溃，无非数据库和网络的问题。一码通背后是一个数据库的查询比对，并发少，数据量少的时候，不是问题。

大家日常用，虽然1000多万人，但是在一秒钟内亮码做查询动作的时候，可能只有几万人，上下班高峰可能也就是几十万。

数据库里面一个人两次核酸，一共2000万条记录。

以前写的程序，网络的带宽，可能预留到百万并发。数据库优化也针对2000万条记录优化的差不多。能使用。

但是，到了集中亮码，全民多次核酸的时候。一个人10轮核酸，这是1亿条核酸记录，并发远不是几十万。而是几百万。

这个时候就崩了，而且很难短时间解决。

你开发一套新的，来不及。

旧的正在运行，升级了怎么切换？

当初开发这个东西，也是2020年疫情期间，做一个能用的，不一定草台班子，肯定是一个不太成熟的东西，也就是适应当时的情况。

这个东西，恐怕不止西安一码通。各地的都不好说。

1000万级别的大城市，搞多轮核酸，系统架构设计是否顶得住也难说。

这个事情，可以给各地提醒一下，遇到西安这个情况，需要怎么优化数据库，需要多少资源能顶住。

其实，12306能搞定，一码通应该是小问题，就是预留要想充分。

看到文章后比较疑惑两点：

1.为啥一码通这种高并发应用会出现后端传图片的问题？还是1MB的高清图片？

2.到底传了什么重要的图片给前端？

然后就在手机上随便抓了个包——

打开 Stream ，模拟一般用户操作，点击西安一码通，分别点击查看健康码，查看核酸报告，然后查看抓包结果——

只发现了这些包含图片的响应，其中数据量最大的，就是这张图——

疑惑解开了，应该就是为了产品界面美观而从后端传了一些图片进来。

总体来说，这个事儿本身就是个迷惑行为，比如我们江苏的苏康码，打开就是你的健康码，功能单一，交互体验虽然说不上友好但简洁明了。

我在想，做这种超高并发的，应用场景复杂的应用不就应该秉承简洁明了稳定的宗旨吗？你为了界面美观搞了一大堆用不到的东西上去，不是脑子有毛病吗？

从工作经验上来看，这事儿可能就是产品牵头搞出来的，为了美观牺牲性能的典型问题；

再深一层说，可能就是为了满足领导们对界面美观的要求，而不得不牺牲研发诉求的问题。

以上都是我猜的。

总结出来的教训，就是以后但凡涉及到不熟悉不懂的领域，还是去请教懂的人吧·····

以上。

有人抓包看过了，二维码是在客户端生成的。至于那个在服务器端原大小1M最后被压缩到100k传到客户端的图是什么，就不得而知了。

这东西的槽点不在于图片压缩问题。

服务器根据每个人的疫情防控信息生成了健康码，然后被开发人员费劲心思把健康码的图片压缩后传到了客户端；健康码被扫描后，其中包含的信息都在生成的一串字符串中，这个字符串包含了个人疫情防控信息。扫描健康码得到了字符串，即可快速得到个人防控信息。

那，为什么不直接向客户端发送字符串，由前端生成二维码呢？

Logo和卡通图片不用svg，倒是去加班压缩jpg？jpg压缩需要加班？

战术上的勤奋不能掩盖战略上的懒惰，加班的自我感动不能掩盖低下的业务水平。

难度大概是这样的：

       image_resize(...);//压缩图像，改变图像尺寸 sleep(100);/*睡眠0.1秒，在第2个版本删除这一句，以提升用户体验*/ sleep(100);/*睡眠0.1秒，在第3个版本删除这一句，以提升用户体验*/ sleep(100);/*睡眠0.1秒，在第4个版本删除这一句，以提升用户体验*/ sleep(100);/*睡眠0.1秒，在第5个版本删除这一句，以提升用户体验*/ sleep(100);/*睡眠0.1秒，在第6个版本删除这一句，以提升用户体验*/ sleep(100);/*睡眠0.1秒，在第7个版本删除这一句，以提升用户体验*/ sleep(100);/*睡眠0.1秒，在第8个版本删除这一句，以提升用户体验*/ sleep(100);/*睡眠0.1秒，在第9个版本删除这一句，以提升用户体验*/ sleep(100);/*睡眠0.1秒，在第10个版本删除这一句，以提升用户体验*/

经过两天两夜后，终于把睡眠函数删掉了一半，系统流畅度极度提升，用户体验也很不错。

另外的一半先留着，以备不时之需，因为不知道什么时候领导又要优化。

2583. 22万元

我不禁好奇了，是什么级别的代码功底，需要用两天两夜？

我现在都还能翻出来我以前写的稀烂的图片压缩代码，也用不了两天两夜啊。。。。

而且手机上的软件，有几个敢在软件内部用1M大小的图片？

这也太吓人了。

感觉这是忽悠不懂行的人的工作总结。

还是说以前一码通完全没有做缓存，也没有做虚拟分发之类的东西，所有通信都是直来直往，突然一下高并发，就给搞崩了。然后不好解释....

做过类似相关的程序。说一下，图片大小与一码通系统崩溃的因果关系。

讲这个之前，请注意两个概念，第一、客户端（手机端）；第二、服务端

1、图片压缩主要是在哪里生成？

图片压缩并不是很难的事，不同格式的图片存在着各种压缩的方式。

以jpg格式的图片来说，运用有损压缩的时候，压缩比例大得惊人。这个找个PS，然后选择色盘，把颜色数量调小点。瞬间能看到效果。

因此优化图片并不是重点。

新闻公报中所说的图片大小，不知道指的是哪个图片？

按照通常的理解，图片主要是有两块。

第一、注册时候的身份证识别。

第二、二维码的生成。

如果存在身份证的识别，就需要把身份证图片上传到服务器端，然后在服务器端保存，这个图片大小影响巨大。

二维码的生成，二维码肯定是在服务器端生成的。图片的大小影响巨大。

如果二维码有100多K那完蛋了，太大了，没有必要。

大家随便找一张二维码，中间有logo的那种一般就10K左右的样子。

2、网络传输，尽量要求不传输图片

我以前从事过一个系统部分内容的开发。就是很多幼儿园，进幼儿园报道的时候，抓拍一下儿童的照片，然后把照片发到家长的手机里。

不发图片一点问题都没有，一旦发照片，很难做到及时推送。

因为幼儿园上学跟放学的时间太集中了。当时瞬间的操作，尤其是节假日的前一天。那个峰值非常恐怖。

回到一码通来，其中可能存在的服务端生成图片的部分，就是二维码了。

这种二维码如果是电信自己写的APP，可以在客户端直接生成，传输只需要传输少量的格式信息即可。

如果是微信小程序，那服务端生成的二维码，100K还是大了，还需要缩小。

3、测试

西安电信的一码通崩溃，我其实挺理解的。这个好比中国最牛的电子商务网站12306一样。

以前春运期间是日常的崩溃。

道理就是有大量的人涌入，服务器处理不过来。

不过值得特意说明的是：一码通项目跟图片压缩的关系不大。

因为当时使用的过程应该是不存在图片的上传。

因此，网络带宽不是主要问题。

主要问题是服务器的处理容量等。没有先做好压力测试。即便做过压力测试，也只能说没有达到现实的这种场景。

4、项目的金额与CDN

这种项目明显是外行领导内行，据说整个一码通的项目是30万块钱。

从程序架构来看，问题不大，从抓包的结果来看。

所谓1M的图片只是开头的一个静态的图片。

就是上面这张。

然后随便找了一台服务器应付了事。

平常每秒用到二维码的人不多，所以没事。

现在西安一下子用的人多，那套肯定应付不了。

其实，只要整一下CDN，这个问题瞬间解决。

对于搞技术的而言基本、大概、理论上可以说是没难度，不过很显然这篇报道里写的并不是给普通人看的，给完全不懂技术的外行领导内行的领导看足够糊弄了。

大是大非面前的科技创新！赢了✌️（呕了

我想尝试下用最快的速度压缩下图片，从1M压缩到100K要多久，不知道需不需要2天两夜。

我不知道他们底层存储用的哪家的oss，我用阿里云做一个测试吧。

注意：图像高级压缩功能目前只支持在华北3（张家口）和华东2（上海）地域通过工单申请试用。

敖丙现在教你3句话将1M图片压缩至100K一下：

开通完毕就可以使用了，无需使用一行代码，只需要在原来的URL上加上?x-oss-process=image/format,heic或者``?x-oss-process=image/format,webp`即可。

heic和webp只是两种图片格式。

HEIF（High Efficiency Image Format）是Moving Picture Experts Group于2015年制定的存储图片和图片序列的格式，具有以下特点：

超高压缩率，在图片质量相同的情况下，相比JPEG节省空间80%以上。
支持增加图片深度信息、透明通道等。
支持无损。
支持语音。
支持多张图片实现GIF和livePhoto的动画效果。
无类似JPEG的最大像素限制。

Webp 是一种同时提供了有损压缩与无损压缩（可逆压缩）的图片文件格式，派生自影像编码格式VP8，被认为是WebM多媒体格式的姊妹项目，是由Google在购买[On2 Technologies](https://baike.baidu.com/item/On2 Technologies)后发展出来，以BSD授权条款发布。这个格式大家应该经常见到。

大家针对这两种格式一定要判断项目中能否兼容哦！我曾经做过一个小程序发现无法使用，白高兴了一场

压缩走起

如下图为原图，800Kb：

分别使用heic和webp两种格式进行压缩：

heic格式：

webp格式：

再次压缩——宽高设置

较真的朋友就要说了：这不是157k还没到100k以下嘛？傻瓜，还可以改变图片尺寸嘛。

在刚刚的URL上继续追加/resize,l_900,h_600即设置宽为900，高为600。再试试~

查看图像质量，杠杠滴~

如果是西安一码通扫码这图像质量完全没毛病，二维码分辨率不需要很高。

ps：下次有这种需要可以找我，我嗷嗷快

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如何看待西安男子过安检，捡到最新款苹果手机，电话沟通拒不归还，构成盗窃罪将被刑拘？失物的界定是什么？

西安一位男子在过安检时捡到了一部最新款的苹果手机，在接到失主电话后，却拒绝归还，最终面临刑事拘留的指控，这起事件确实引发了不少讨论。从法律和道德的角度来看，我们不妨深入剖析一下。首先，这名男子捡到手机拒不归还的行为，在法律上很可能触犯了盗窃罪。盗窃罪的构成要件通常包括“非法占有为目的”、“秘密窃取”.............
假如当年国家没有将西交大，西工大和西电三所工科强校安置在西安市，西安现在会发展成什么样子？

这真是一个让人浮想联翩的问题。如果当年那三所重量级的工科强校，也就是我们熟知的“西”字头三巨头——西安交通大学、西北工业大学和西安电子科技大学，没有“落户”西安，而是分散到其他地方，或者根本就没有这样的战略布局，那么如今的西安，在我看来，至少会有以下几个方面呈现出与现在截然不同的景象：一、科技创新.............
西电和成电都有什么特长？

要说西电和成电的特长，这俩学校啊，就像是咱们中国信息技术领域的“双子星”，各有各的风采，也各有各的“硬核”。别看都姓“电”，但深入了解一下，你会发现它们走的路线、培养的人才，都有点不一样。先说说西电（西安电子科技大学）西电，大家一听名字就知道，这名字里就带着“电子”俩字，根子就在电子信息这块。它可是.............
西电为什么密码学排第一？

西电在密码学领域独占鳌头，这并非空穴来风，而是多年耕耘、厚积薄发的结果。这背后，是一整套系统性的努力，从人才培养到科研创新，从学科建设到国际合作，层层递进，共同铸就了西电在密码学界的卓越地位。首先，人才的培养是西电密码学能够傲视群雄的基石。西电很早就意识到密码学作为国家信息安全战略性领域的重要性，.............
为何西方电影中真正代表国家利益的一方常常被描绘成反派角色？

西方电影中将代表国家利益的一方描绘成反派角色，这种现象并非绝对，但确实存在且值得探讨。这背后涉及到复杂的社会、文化、历史以及电影产业自身的运作逻辑。下面我将从几个主要角度进行详细阐述： 1. 历史反思与对权力结构的批判冷战时期的遗产与对极权主义的警惕：很多西方电影的叙事根基深植于冷战时期。苏.............
如何看待西电 C 楼大爷因为给学生留门到十一点而要被开除？

关于西安电子科技大学（西电）C楼大爷因“留门到十一点”被开除的事件，目前网络上存在多种说法，但具体细节和背景尚不明确。以下从多个角度对这一事件进行分析，并结合社会现象和管理逻辑进行阐述：一、事件背景与可能的起因1. 事件核心矛盾根据部分网络传言，西电C楼的保安或工作人员（可能被误称为“大.............
西工大和西电，要学计算机，西电实力更强，但西电不是985，肿么办？

这确实是个让人纠结的问题，尤其对于想学计算机的同学来说，一个在实力上占优但非985，另一个是985但计算机实力相对弱一些，怎么选确实得好好盘算盘算。我来给你捋一捋，咱们掰开了揉碎了说，希望能帮你想清楚。先说说西工大和西电在计算机领域的“基本盘” 西电（西安电子科技大学）的计算机：你说的“西电实.............
为什么关于世界大战的西方电影很少出现印度士兵？

你这个问题提得很有意思，也触及到了一个很多人都曾好奇过的现象。确实，在许多我们熟知的描绘两次世界大战的西方电影中，印度的士兵身影似乎格外稀少，甚至可以说是“隐身”了。这背后的原因，其实是多方面的，而且要详细说起来，会涉及到历史、政治、文化以及电影工业本身的运作逻辑。首先，我们得明白一个核心的事实：在.............