Рубрика «Mozjpeg»

в 17:51, , рубрики: Blink, Butteraugli, Cloudinary, Giflossy, Guetzli, ImageOptim, jpeg-recompress, libjpeg-turbo, Mozjpeg, pngquant, progressive jpeg, svg, SVGO, WebP, браузеры, обработка изображений, Разработка веб-сайтов, Серверная оптимизация, сжатие данных, субдискретизация, треллис-квантование

Автор электронной книги — Эдди Османи, один из руководителей разработки Google Chrome

tl;dr

Cжатие изображений всегда должно быть автоматизировано

Оптимизацию графики обязательно надо автоматизировать. О ней легко забыть, рекомендации меняются, да и сам контент может легко проскользнуть мимо конвейера сборки. Для автоматизации при сборке используйте imagemin или libvips. Есть и много других.

Большинство CDN (например, Akamai) и сторонних решений вроде Cloudinary, imgix, Fastly Image Optimizer, Instart Logic SmartVision и ImageOptim API предлагают комплексные автоматизированные решения для оптимизации изображений.

На чтение статей и настройку конфигурации вы потратите время, которое дороже оплаты их услуг (у Cloudinary есть бесплатный тариф). Но если всё-таки не хотите отдавать работу на аутсорсинг по соображениям стоимости или из-за дополнительной latency, то выбирайте приведённые выше варианты с открытым исходным кодом. Проекты Imageflow или Thumbor предлагают альтернативу на собственном хостинге.
Читать полностью »

в 9:08, , рубрики: C, Go, golang, image processing, libvips, linux, Mozjpeg, open source, pngquant, высокая производительность, обработка изображений
image

В интернете достаточно статей и проектов для ресайза изображений. Почему же нужна еще одна? В этой статье я расскажу почему нас не удовлетворили текущие решения и пришлось пилить собственное.
Читать полностью »

в 16:30, , рубрики: jpeg, Mozjpeg, pillow, yelp, квантование, компрессия, оптимизация, Серверная оптимизация, сжатие данных, хранение данных

На Yelp хранится более 100 миллионов пользовательских фотографий, от картинок ужинов и причёсок до одной из наших последних фич, #yelfies. Эти изображения составляют основную часть трафика для пользователей приложения и веб-сайта, а их хранение и передача обходятся недёшево. Стараясь предоставить людям наилучший сервис, мы усиленно работали над оптимизацией всех фотографий и добились среднего уменьшения размера на 30%. Это экономит людям время и трафик, а также сокращает наши расходы на обслуживание этих изображений. Ах да, и мы сделали это без ухудшения качества фотографий!

Исходные данные

Yelp хранит пользовательские фотографии уже 12 лет. Мы сохраняем lossless-форматы (PNG, GIF) как PNG, а все остальные форматы в JPEG. Для сохранения файлов используются Python и Pillow, а загрузки фотографий начинаются примерно с такого сниппета:

# do a typical thumbnail, preserving aspect ratio
new_photo = photo.copy()
new_photo.thumbnail(
    (width, height),
    resample=PIL.Image.ANTIALIAS,
)
thumbfile = cStringIO.StringIO()
save_args = {'format': format}
if format == 'JPEG':
    save_args['quality'] = 85
new_photo.save(thumbfile, **save_args)

Читать полностью »

Главная   |  Архив новостей  |   Android  |   Google  |   Apple  |   Microsoft  |   Информационная безопасность  |   Веб – разработка
Публикации RSS  |  Комментарии RSS
https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.4.1/jquery.min.js