python 图像压缩 numpy

numpy可以用于图像压缩，其中最常用的方法是SVD（奇异值分解）。下面是一个简单的例子，展示了如何使用numpy进行图像压缩：

import numpy as np
from PIL import Image

# 加载图像
img = Image.open('example.jpg')
img.show()

# 将图像转换为numpy数组
img_arr = np.array(img)

# 对图像进行SVD分解
U, S, V = np.linalg.svd(img_arr)

# 选择前50个奇异值
k = 50
U_k = U[:, :k]
S_k = np.diag(S[:k])
V_k = V[:k, :]
img_arr_compressed = np.dot(U_k, np.dot(S_k, V_k))

# 将压缩后的图像转换为PIL图像并显示
img_compressed = Image.fromarray(np.uint8(img_arr_compressed))
img_compressed.show()

相关问题

Python图像压缩项目

以下是Python实现图像压缩的示例代码：

import numpy as np
from PIL import Image

def compress_image(image_path, k):
    # 读取图像
    image = Image.open(image_path)
    # 转换为灰度图像
    gray_image = image.convert('L')
    # 转换为矩阵
    matrix = np.array(gray_image)
    # 对矩阵进行奇异值分解
    U, S, V = np.linalg.svd(matrix)
    # 取前k个奇异值
    S = S[:k]
    # 重构矩阵
    compressed_matrix = U[:, :k] @ np.diag(S) @ V[:k, :]
    # 转换为图像
    compressed_image = Image.fromarray(compressed_matrix.astype(np.uint8))
    # 保存图像
    compressed_image.save('compressed_image.jpg')

# 示例
compress_image('image.jpg', 50)

该示例代码使用了numpy和Pillow库，实现了对图像的压缩。具体实现步骤如下：

1. 读取图像并转换为灰度图像。
2. 将灰度图像转换为矩阵。
3. 对矩阵进行奇异值分解。
4. 取前k个奇异值。
5. 重构矩阵。
6. 将重构后的矩阵转换为图像并保存。

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 ]