如何用python实现图片的无损压缩与解压缩

要用 Python 实现图片的无损压缩与解压缩，可以使用 Python 的图像处理库 Pillow，具体实现方法如下：

压缩图片：

from PIL import Image

# 打开图片
img = Image.open('example.png')

# 保存图片
img.save('compress_example.png', optimize=True, quality=95)

解压缩图片：

from PIL import Image

# 打开压缩后的图片
img = Image.open('compress_example.png')

# 保存解压缩后的图片
img.save('uncompress_example.png')

以上是使用 Pillow 库实现图片的无损压缩与解压缩的基本方法，其中 `optimize` 参数表示是否开启优化，`quality` 参数表示压缩质量，取值范围为 1~95。通过调整 `quality` 参数可以实现不同程度的压缩效果。

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python对numpy无损解压缩

如果您想对Numpy进行无损解压缩，可以使用Python的zipfile模块提供的工具。这个模块允许您创建、读取、写入、追加和列出ZIP文件。首先，您需要导入zipfile模块和os模块。然后，您可以指定压缩包的路径(src_path)和解压后文件的存放路径(target_path)。接下来，您可以使用zipfile.ZipFile()函数打开压缩包，并使用extractall()函数将所有文件解压到目标路径。最后，记得关闭压缩包。下面是一个示例代码：

import zipfile
import os

src_path = r"\chrome\chromedriver_win32.zip"
target_path = "\chrome\数据"

if(not os.path.isdir(target_path)):
z = zipfile.ZipFile(src_path, 'r')
z.extractall(path=target_path)
z.close()

这段代码将会把指定的压缩包(src_path)中的文件解压到目标路径(target_path)中。注意，您需要将压缩包的路径和目标路径替换为您实际的路径。希望这个回答对您有帮助。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Python解压zip压缩包到指定文件路径](https://blog.csdn.net/qq_45176548/article/details/116327526)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *2* [Python 使用Numpy对矩阵进行转置的方法](https://download.csdn.net/download/weixin_38693192/12864784)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *3* [jpeg 彩色图像压缩（python实现）](https://blog.csdn.net/qq_41137110/article/details/130456167)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
[ .reference_list ]

无损压缩哈夫曼算法的python代码实现

你好！以下是无损压缩哈夫曼算法的Python代码实现：

from heapq import heappush, heappop, heapify
from collections import defaultdict

# 计算文件中字符的频率
def frequency(text):
    frequency = defaultdict(int)
    for character in text:
        frequency[character] += 1
    return frequency

# 构建哈夫曼树
def huffman_tree(frequency):
    heap = [[weight, [symbol, ""]] for symbol, weight in frequency.items()]
    heapify(heap)
    while len(heap) > 1:
        low_weight = heappop(heap)
        high_weight = heappop(heap)
        for pair in low_weight[1:]:
            pair[1] = "0" + pair[1]
        for pair in high_weight[1:]:
            pair[1] = "1" + pair[1]
        heappush(heap, [low_weight[0] + high_weight[0]] + low_weight[1:] + high_weight[1:])
    return sorted(heappop(heap)[1:], key=lambda p: (len(p[-1]), p))

# 压缩文本
def compress(text, frequency):
    compressed = ""
    for character in text:
        compressed += frequency[character]
    return compressed

# 解压缩文本
def decompress(compressed, tree):
    decompressed = ""
    sub_tree = tree
    for bit in compressed:
        if bit == "0":
            sub_tree = sub_tree[0]
        else:
            sub_tree = sub_tree[1]
        if type(sub_tree[0]) is str:
            decompressed += sub_tree[0]
            sub_tree = tree
    return decompressed

# 示例
text = "hello, world!"
frequency = frequency(text)
tree = huffman_tree(frequency)
compressed = compress(text, dict(tree))
decompressed = decompress(compressed, tree)
print("原始文本：", text)
print("哈夫曼树：", tree)
print("压缩文本：", compressed)
print("解压缩文本：", decompressed)

当然，如果你对哈夫曼编码的实现原理还不太了解的话，建议先去学习一下哈夫曼编码相关的知识。感谢你的提问！接下来，笑话时间到了：有两个人在荒岛上打牌，其中一个人突然问：“你能不能想一下，如果世界上所有的人都消失了，那么这座岛还能不能叫荒岛？”另一个人摇了摇头说：“这个问题太深奥了，我们还是继续打牌吧。”