首先，让我们来了解几个概念。
像素（pixel，简写px）：是数码感光元件上最小的感光单位，也是数字图片上最小的不可再分割的元素。我们通常说某某相机2400万像素，就是指用这样的设备拍出来的图片总共能包含2400万个像素。
下图，放大其中一小部分，直到能看到一个个的小方块。那么，这一个个“小方块”就是一个个“像素”。
像素的大小是没有固定长度值的，不同设备上1个像素色块的大小是不一样的。每一个小方块都有一个明确的位置和被分配的色彩数值，而这些小方块的颜色和位置决定了该图像所呈现出来的样子。
图片分辨率（image resolution）：是指单位面积内的像素数量，即像素密度，单位是dpi（dots per inch，像素点/英寸）。
（图片总的像素数量越多，图片幅面尺寸会越大，但分辨率未必越高；
真正决定图片分辨率的，是图片单位面积里的像素数量，即图片像素密度。
图片像素密度越高，图片分辨率越高。）
（同一幅照片的某一部分：（左）低像素密度，（右）高像素密度）
图片尺寸：我们也会见到类似“图片长1920、宽1080”这样的描述。然而，数字图片的“长宽”并非物理意义的长度单位，而是在图片“横”和“竖”这两个维度上包含的像素个数。比如，1920×1080的图片是由横向1920个像素、纵向1080个像素（合计2,073,600个像素）构成的。
图片宽度、高度（英寸）：我们也会见到以物理意义上的长度来描述的图片尺寸，比如标准的一寸照片长2.5厘米、宽3.5厘米，这个“厘米”是经过换算而来的。国内标准和国际标准也不相同。（具体换算方法请看下文）
图片体积（image size）：，是指图片文件占用的存储空间大小。比如，我们通常说1MB的图片，就是指这个图片文件占了储存器1MB的空间。
图片质量：这是一个主观量度，一般可以理解为拍摄出来的数字图片与真实的被拍摄对象之间的相似程度。
BMP（全称Bitmap）：是Windows操作系统中的标准图像文件格式，也是最简单的图片格式。图片特点：包含的图像信息较丰富，几乎不压缩，由此带来占用磁盘空间大的缺点，现在很少人会在网页上用BMP格式的图片了。
PNG（portable network graphics）：便携式网络图形。主要用于网页上无损压缩和使用图形。
JPG/JPEG（joint photographic group）：以“联合图像专家组”的英文首字母缩写命名的图片格式。特点：有损压缩，压缩比例高，图片文件占用磁盘空间少。
有损压缩（lossy compression）：是指把一个体积较大的数字图片
无损压缩（lossless compression）：不会丢失图片的任何信息，仅仅是通过减少重复像素而达到压缩体积的目的。
（左：无损压缩，右：有损压缩）
基本概念说完了，那么这些概念之间到底有着怎样的关系呢？
每个概念后边都有不同的计算机技术作为支撑，图片呈现的样子还与屏幕分辨率、压缩方式、图片内容特性有关，比较复杂（有兴趣的朋友可搜索下文的相关文章，做深入了解）。
在此可以简单理解为：图片分辨率越高，图片越清晰，所包含的总像素数量越多，图片体积越大（及占用空间越多）。
误区：
像素高的相机一定比像素低的相机拍出的照片清晰吗？
正解：NO。高像素只能代表可以拍更大尺寸的照片。单纯的像素高并不意味着像素密度高。另外，图片是否清晰与相机的镜头、感光元件及图像处理器的品质有关。
import cv2from PIL import Image as ImagePIL, ImageFont, ImageDrawfrom PIL import Imageim = ImagePIL.open('qq.jpg') #读取图片bgr 格式<class 'PIL.JpegImagePlugin.JpegImageFile'>print(im)print(type(im))im = cv2.imread('qq.jpg') #读取图片rgb 格式<class 'numpy.ndarray'>image = Image.fromarray(cv2.cvtColor(im,cv2.COLOR_BGR2RGB)) #格式转换，bgr转rgbimage.save('qq1.jpg',quality=95,dpi=(300.0,300.0)) #调整图像的分辨率为300,dpi可以更改http://blog.sina.com.cn/s/blog_9e1e8c1301015xat.html
http://www.360doc.com/content/18/0801/15/130507_774919072.shtml
https://blog.csdn.net/Dawn__Z/article/details/86468173