Программа (оптимизатор) для подбора наилучших параметров для сжатия или конвертации изображений/фотографий в формате JPG/JPEG. На выходе получаются JPG-файлы меньшего размера (до 10-30%) при сохранении исходного качества картинки (сжатие без потерь качества — Lossless). В процессе работы программа использует утилиту jpegtran.exe из пакета MozJPEG. Есть пакетная обработка файлов (drag-n-drop). Возможно использовать арифметическое кодирование и новый алгоритм Guetzli. Уменьшайте занимаемое вашими фотографиями место на компьютере без потерь в качестве всего за пару кликов!
Особенности:
— Автоматический подбор лучших параметров для сжатия без потерь в качестве (Lossless).
— Полная совместимость с оригинальным JPG/JPEG форматом.
— Высокая степень сжатия — обычно лучше, чем при простом использовании графических редакторов / фотокамер или смартфонов.
— Опция «Удалять метаданные (exif и т.д.)»
— Форматы графических файлов — JPG, JPEG.
— Можно указать путь до файла jpegtran.exe вручную в отдельном окошке либо использовать встроенный.
— Опция для сжатия в меньший размер с потерями (lossy).
— Опция для сжатия Guetzli (20-30% лучше, но очень медленно).
— Опция для сжатия с арифметическим кодированием (10% лучше, только для продвинутых пользователей!)
Подробная статистика — отображается сэкономленное место на диске (Мб) за всё время работы и для каждого файла отдельно в списке файлов. Количество оптимизированных файлов, шт. (всего и за текущую сессию). Файлов в очереди, шт. (количество) (Сохраняйте файлы «res\size.txt» и «res\numbers.txt» перед обновлением, если хотите сохранить свою общую статистику по файлам и по сэкономленному месту на диске за всё время).
Программа пережмёт ваш файл с новым именем «_optimized» на конце (исходный файл останется нетронутым). Либо можно включить опцию для замены исходного файла оптимизированным.
MozJPEG — высокоэффективный кодировщик JPEG-изображений от проекта Mozilla. Проект Mozilla JPEG Encoder Project (MozJPEG) начат в марте 2014 года как готовый для промышленного применения высокоэффективный кодировщик JPEG-изображений, демонстрирующий более высокую степень сжатия при сохранении совместимости с большинством существующих декодировщиков.
Сокращение размера JPEG файлов достигается за счёт выявления оптимально прогрессивной конфигурации кодирования, использующей меньший объём данных. Суть метода сводится к выбору такого набора уровней в блоке трансформации, который минимизирует метрики размер/искажения, подбирая параметры для которых удаётся добиться минимального размера при сохранении качества.
MozJPEG отличается тем, что умеет делать оптимизацию с прогрессивным сканированием — трюк, известный по инструменту jpegcrush/jpegrescan. Параметры прогрессивного сканирования влияют на степень сжатия. Возможно уменьшить размер файла, если правильно их подобрать.
Кроме того, MozJPEG использует технику из современных видеокодеков, которая называется треллис-квантование (trellis quantization). Этот алгоритм базируется на дискретно-косинусном преобразовании, он используется в видеокодеках Theora, Xvid, x264, утилите mencoder (опция -trellis).
Вдобавок ко всему, исправлен известный баг JPEG с созданием мутного ореола вокруг текста.
MozJPEG бинарно совместим как с libjpeg-turbo, так и с классическим libjpeg, то есть его можно использовать как замену libjpeg.
В качестве причины создания mozjpeg упоминается проблема увеличения размера сайтов в Web, чему способствует активное размещение фотографий. Для того, чтобы сократить трафик, компания Google пытается продвинуть формат WebP, отличающийся более эффективным кодированием, но пока не получившим повсеместное распространение. Разработчики Mozilla выбрали другой путь и занялись оптимизацией методов кодирования JPEG без нарушения совместимости с декодировщиками. По результатам сравнительного анализа, форматы WebP и JPEG XR не обеспечивают достаточно большого преимущества по сравнению с хорошо оптимизированным кодировщиком JPEG. Значительных улучшений удалось добиться только при использовании методов HEVC (H.265), но они защищены патентами и не могут использоваться без ограничений.
Больше информации о MozJPEG доступно
Google недавно представил новый алгоритм сжатия изображений с открытым исходным кодом, называющийся Guetzli. Guetzli – «печенье» у германоговорящих швейцарцев, новый алгоритм сжатия JPEG-изображений, продвигаемый Google. Согласно информации Google, Guetzli сжимает изображения до 35% более эффективно, чем другие известные сегодня алгоритмы. Guetzli похож на другой алгоритм Google, Zopfli, и так же не требует от пользователей менять форматы файлов. Можно добиться меньшего размера изображений без существенной потери качества, но проблема Guetzli в том, что он требует гораздо большего времени для обработки изображения и требует изображения высокого качества на входе.
Больше информации о Guetzli доступно
Арифметическое кодирование.
Алгоритм Хаффмана создает оптимальные коды по весу символов, но это верно только для фиксированного соответствия символов с кодами. Арифметическое не имеет такой жесткой привязки, что позволяет использовать коды как бы с дробным числом бит. Оно уменьшает размер файла в среднем на 10% по сравнению с Хаффманом.
Все сообщения об ошибках и предложения шлите на maxcompress@ya.ru с темой «Ultra7z JPG Lossless Optimizer»
Запускайте одновременно только 1 экземпляр программы!
Программа бесплатна для коммерческого и некоммерческого использования!
Если вам понравилась программа и вы бы хотели отблагодарить автора и ускорить выход новых версий, вы можете это сделать на этой страничке.
Icon made by icon king from www.freeicons.io
https://www.freeicons.io/profile/3
История изменений:
2020-07-11 — 1.11
— Добавлено сохранение метаданных для Guetzli (exif и т.д.).
— Guetzli теперь возможно запускать для любых jpg файлов.
2020-07-04
Ultra7z JPG/JPEG Photo Lossless/Lossy Optimizer 1.10
— Опция для сжатия в меньший размер с потерями (lossy).
— Опция для сжатия Guetzli (20-30% лучше, но очень медленно).
— Опция для сжатия с арифметическим кодированием (10% лучше, только для продвинутых пользователей!)
2020-06-21 — 1.01
— Первый публичный релиз.
Скачать Ultra7z JPG Lossless Optimizer 1.11 (3 Мб):
Здравствуйте! Мне очень понравились ваши программы. Заценил некоторые из них.
После встречи с ними мой жесткий диск реально похудел уже на 30 гигов)))
Хотел бы вас попросить улучшить и подредактировать програмку:
Заметил некоторые неприятные моменты в переименовании: если файл назывался «X.jpg_Y.jpg», о после оптимизации он начал называться «X_Y.jpg.jpg». Можно это исправить?
А также самое главное: добавьте, пожалуйста, копирование атрибутов времени, пж, пж. А то я перфекционист и мне приходится пострадывать с копированием времени через командную строку.
Также хотел поговорить про PNG Optimizer.
Довольно часто я использую JPG и PNG оптимайзеры одновременно.
Заметил, что для JPG.Opt на Lossless на 1 файл уходит ~11сек (И да, не показывается время обработки на 1 файл как в PNG.Opt).
А у PNG.Opt на «нормально» уходит 20-35сек (а у некоторых 60-90сек, хотя я не сказалбы, что эти за 85сек очень сильно отличаются от предыдущих, которые были оптимизированы за 25сек). Также у PNG.Opt я оптимизировал 200 микрофайлов. Пускай я делал это на «экстриме», но это у меня занимало прям непозволительно много времени. Просто перебор методов занимал основную часть времени, а сама оптимизация проходила мгновенно. И тут у меня возникла мысль добавить многопоточную обработку. Маленькие файлы обрабатываются методами быстро и используют 5-10% ОЗУ. Средние (1080р) файлы на методе ect на секунду использует 40% ОЗУ. Большие (4k) файлы часто на каждом методе используют до 90% ОЗУ на 2-4сек (это на «нормальном» уровне). Программа обрабатывает 1 файл 1-м методом. Как на счёт добавить ограничение на использование ОЗУ и количество файлов одновременно? Например: одновременно 4 файла и макс 80% ОЗУ. И так в порядке очереди всех файлов на обработку будут добавляться 4 файла в очередь одновременной обработки, каждый по 1-у методу (вообще можно отдать возможность распределения ОЗУ операционке, ведь маленькие файлы всё равно не займут всё ОЗУ, средние займут всё, но это будет не долго (~7сек 95% ОЗУ на каждый 1 метод в каждом из 4 файлов) и теперь есть вопрос с большими файлами (4 больших фала могут занять всё ОЗУ на целый час). Главным фактором для определения времени обработки является количество пикселей. Тогда можно ввести ограничение по мегапикселям. Тогда один большой фал будет занимать, допустим, 3 места в очереди обработки и тогда можно просто подбирать следующий маленький фал из списке всех фалов, который может оказаться через 10 мест от текущего большого. А также если файлов в списке на обработку не останется (т.е. все оставшиеся обрабатываются), то можно активировать многопоточность уже для методов.
Но, это так, мечты в слух)
И ещё вопрос: в PNG.Opt что делают флажки «вкл. строгое сжатие» и «Тест идентичности (PSNR)»? При отключении первого файлы иногда становились меньше, а второй, видимо, еще 1 тест, чтобы обработанный файл точно не было ошибок.
Спасибо, в будущих обновления постараюсь учесть ваши пожелания.
Касательно вопросов:
«вкл. строгое сжатие» — это дополнительная настройка только для ECT и возможно ещё пары алгоритмов, чтобы всегда получался идентичный файл без изменения качества.
«Тест идентичности (PSNR)» — это дополнительный тест уже от меня для всех методов оптимизации, чтобы на выходе 100% был идентичный файл.