feat：优化UI

compress_comic.py

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+import cv2
+import zipfile
+import argparse
+import os
+import re
+import numpy as np
+from io import BytesIO
+from tqdm import tqdm
+from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
+import threading
+
+# 线程锁，用于安全写入 ZIP 和打印
+output_zip_lock = threading.Lock()
+print_lock = threading.Lock()
+
+def natural_sort_key(s):
+    return [int(text) if text.isdigit() else text.lower() for text in re.split(r'(\d+)', s)]
+
+def resize_long_image(img, max_short_edge=640):
+    """
+    专为长图优化：限制短边（通常是宽度），保持比例
+    例如：宽 1000px, 高 5000px → 缩放为 宽 640px, 高 3200px
+    """
+    h, w = img.shape[:2]
+    short_edge = min(w, h)
+    if short_edge <= max_short_edge:
+        return img  # 不需要缩放
+
+    scale = max_short_edge / short_edge
+    new_w = int(w * scale)
+    new_h = int(h * scale)
+
+    # 使用高质量插值缩小
+    resized = cv2.resize(img, (new_w, new_h), interpolation=cv2.INTER_LANCZOS4)
+    return resized
+
+def convert_to_webp_data(img, quality=95):
+    encode_param = [int(cv2.IMWRITE_WEBP_QUALITY), quality]
+    success, buffer = cv2.imencode('.webp', img, encode_param)
+    if not success:
+        raise RuntimeError("WebP 编码失败")
+    return buffer.tobytes()
+
+def process_image(args):
+    """单张图像处理函数（用于多线程）"""
+    filename, img_data = args
+    try:
+        nparr = np.frombuffer(img_data, np.uint8)
+        img = cv2.imdecode(nparr, cv2.IMREAD_COLOR)
+        if img is None:
+            with print_lock:
+                tqdm.write(f"⚠️ 无法解码图像: {filename}")
+            return None
+
+        # 缩放长图（限制短边）
+        img = resize_long_image(img, max_short_edge=640)
+
+        # 转为 WebP
+        webp_bytes = convert_to_webp_data(img, quality=95)
+
+        webp_name = os.path.splitext(filename)[0] + '.webp'
+        return (webp_name, webp_bytes)
+
+    except Exception as e:
+        with print_lock:
+            tqdm.write(f"❌ 处理 {filename} 失败: {e}")
+        return None
+
+def main():
+    parser = argparse.ArgumentParser(description="压缩漫画ZIP：长图优化 + 多线程加速")
+    parser.add_argument('-i', '--input', required=True, help='输入的ZIP文件路径')
+    parser.add_argument('--workers', type=int, default=4, help='并行线程数（默认4）')
+    args = parser.parse_args()
+
+    input_zip_path = args.input
+    if not os.path.isfile(input_zip_path):
+        print(f"❌ 错误：文件 {input_zip_path} 不存在")
+        return
+
+    base_name = os.path.splitext(input_zip_path)[0]
+    output_zip_path = f"{base_name}-lite.zip"
+
+    with zipfile.ZipFile(input_zip_path, 'r') as input_zip:
+        image_files = [f for f in input_zip.namelist() if f.lower().endswith(('.png', '.jpg', '.jpeg', '.bmp', '.tiff'))]
+        image_files.sort(key=natural_sort_key)
+
+        if not image_files:
+            print("⚠️ 警告：ZIP中未找到图片文件")
+            return
+
+        print(f"📦 找到 {len(image_files)} 张图片（包括长图），使用 {args.workers} 个线程处理...")
+
+        # 读取所有图像数据用于多线程处理
+        img_data_list = [(filename, input_zip.read(filename)) for filename in image_files]
+
+    # 多线程处理
+    results = []
+    with ThreadPoolExecutor(max_workers=args.workers) as executor:
+        # 提交所有任务
+        futures = [executor.submit(process_image, item) for item in img_data_list]
+        # 使用 tqdm 显示进度
+        for future in tqdm(futures, desc="🚀 压缩中", unit="img"):
+            result = future.result()
+            if result is not None:
+                results.append(result)
+
+    # 写入输出 ZIP（主线程完成，避免并发写 ZIP）
+    with zipfile.ZipFile(output_zip_path, 'w', zipfile.ZIP_DEFLATED) as output_zip:
+        for webp_name, webp_bytes in results:
+            output_zip.writestr(webp_name, webp_bytes)
+
+    print(f"✅ 压缩完成！输出文件：{output_zip_path}")
+
+if __name__ == '__main__':
+    main()