OpenCV图像量化降色后体积变大 如何强制指定位深保存图片

• JPEG格式本身不支持9位这类非标准位深，其公开规范仅支持8位/通道、12位/通道两种位深规格。你设置quantize_val=32时，单通道共256/32=8个色阶，3通道总色数为8³=512，等效总色深9位，但没有任何主流编码器支持输出9位JPEG文件，OpenCV保存JPEG时默认会走兼容性最高的8位/通道（即24位总色深）逻辑，不可能按你指定的9位写入。
• 保存后文件体积大于原图和位深无关，是OpenCV默认JPEG保存质量为95，压缩率低于多数原图的默认压缩参数，哪怕做了降色处理，高质量参数下文件体积上涨是正常现象。

不存在强制OpenCV输出9位JPEG的方法，只能根据你的实际需求选对应方案：

需兼容JPEG格式的场景 #

JPEG仅支持8位、12位两种位深，按需选择即可：

• 存通用8位JPEG时，手动调低压缩质量匹配降色后的画质，即可缩小文件体积。注意先把量化后的数组转为uint8格式，避免OpenCV做隐式类型转换产生异常色值，代码如下：

img_reduced = img_reduced.astype("uint8")
# 量化到512色时，JPEG质量设为30-50即可保留全部有效色值
cv2.imwrite("reduced.jpg", img_reduced, [cv2.IMWRITE_JPEG_QUALITY, 40])

• 如需存高位深JPEG，只能选择规范支持的12位/通道规格，需将图像转为uint16类型后传入位深参数保存，注意12位JPEG兼容性极差，多数普通看图软件无法正常打开：

cv2.imwrite("reduced_12bit.jpg", img_reduced.astype("uint16"), [
    cv2.IMWRITE_JPEG_QUALITY, 90,
    cv2.IMWRITE_JPEG_SAMPLING_FACTOR, cv2.IMWRITE_JPEG_SAMPLING_FACTOR_444
])

不要尝试搜索非标准9位JPEG的实现，这类文件无法在通用设备、软件上正常读取，没有实用价值。

需严格保留量化结果、追求最小体积的场景 #

换用支持索引色、自定义位深的PNG格式，是最适配你降色需求的选择：
你量化后总共仅512种颜色，转成8位索引PNG保存时，等效位深正好匹配9位的色数规模，不会产生JPEG压缩导致的色值偏差，文件体积也远小于同画质JPEG。可搭配Pillow做索引色转换，代码如下：

import cv2
from PIL import Image
# 把OpenCV默认的BGR通道顺序转为RGB
img_rgb = cv2.cvtColor(img_reduced.astype("uint8"), cv2.COLOR_BGR2RGB)
pil_img = Image.fromarray(img_rgb)
# 自适应调色板保留最多512色，关闭抖动避免产生额外色值
pil_img = pil_img.convert("P", palette=Image.Palette.ADAPTIVE, colors=512, dither=Image.Dither.NONE)
pil_img.save("reduced.png")

存出的PNG文件会严格保留你量化后的所有色值，不会额外插入过渡色，完全符合降色处理的预期。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Phillip A. Hendrick