Posted in Python onNovember 05, 2019
前言
利用SVD是可以对图像进行压缩的,其核心原因在于,图像的像素之间具有高度的相关性。
代码
# -*- coding: utf-8 -*- ''' author@cclplus date:2019/11/3 ''' import cv2 import matplotlib as mpl import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #转为u8类型 def restore1(u, sigma, v, k): m = len(u) n = len(v) a = np.zeros((m, n)) a = np.dot(u[:, :k], np.diag(sigma[:k])).dot(v[:k, :]) a[a < 0] = 0 a[a > 255] = 255 return np.rint(a).astype('uint8') def SVD(frame,K=10): a = np.array(frame) #由于是彩色图像,所以3通道。a的最内层数组为三个数,分别表示RGB,用来表示一个像素 u_r, sigma_r, v_r = np.linalg.svd(a[:, :, 0]) u_g, sigma_g, v_g = np.linalg.svd(a[:, :, 1]) u_b, sigma_b, v_b = np.linalg.svd(a[:, :, 2]) R = restore1(u_r, sigma_r, v_r, K) G = restore1(u_g, sigma_g, v_g, K) B = restore1(u_b, sigma_b, v_b, K) I = np.stack((R, G, B), axis = 2) return I if __name__ == "__main__": mpl.rcParams['font.sans-serif'] = [u'simHei'] mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False frame = cv2.imread("./liuyifei.bmp") I = SVD(frame,40) plt.imshow(I) cv2.imwrite("out.bmp",I)
原图
取二十个特征值
以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持三水点靠木。
python SVD压缩图像的实现代码
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