python对整幅图进行DCT压缩,分别保留DCT系数50*50、 100*100、150*150,200*200,250*250,查看恢复后的图像效果。
时间: 2023-07-24 11:40:42 浏览: 37
好的,这是一个图像压缩的问题,我们可以利用Python中的OpenCV库和numpy库来实现。具体步骤如下:
1. 读入原始图像,将其转换为灰度图像。
```python
import cv2
import numpy as np
# 读入原始图像
img = cv2.imread("image.jpg")
# 转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 显示原始图像和灰度图像
cv2.imshow("Original Image", img)
cv2.imshow("Gray Image", gray)
cv2.waitKey(0)
```
2. 对灰度图像进行DCT变换。
```python
# 对灰度图像进行DCT变换
dct = cv2.dct(np.float32(gray))
# 显示DCT变换后的图像
cv2.imshow("DCT Image", dct)
cv2.waitKey(0)
```
3. 对DCT系数进行压缩,并逆变换恢复图像。
```python
# 保留DCT系数50*50
dct_copy = dct.copy()
dct_copy[50:, :] = 0
dct_copy[:, 50:] = 0
idct_50 = cv2.idct(dct_copy)
cv2.imshow("IDCT Image 50*50", idct_50)
cv2.waitKey(0)
# 保留DCT系数100*100
dct_copy = dct.copy()
dct_copy[100:, :] = 0
dct_copy[:, 100:] = 0
idct_100 = cv2.idct(dct_copy)
cv2.imshow("IDCT Image 100*100", idct_100)
cv2.waitKey(0)
# 保留DCT系数150*150
dct_copy = dct.copy()
dct_copy[150:, :] = 0
dct_copy[:, 150:] = 0
idct_150 = cv2.idct(dct_copy)
cv2.imshow("IDCT Image 150*150", idct_150)
cv2.waitKey(0)
# 保留DCT系数200*200
dct_copy = dct.copy()
dct_copy[200:, :] = 0
dct_copy[:, 200:] = 0
idct_200 = cv2.idct(dct_copy)
cv2.imshow("IDCT Image 200*200", idct_200)
cv2.waitKey(0)
# 保留DCT系数250*250
dct_copy = dct.copy()
dct_copy[250:, :] = 0
dct_copy[:, 250:] = 0
idct_250 = cv2.idct(dct_copy)
cv2.imshow("IDCT Image 250*250", idct_250)
cv2.waitKey(0)
# 关闭所有窗口
cv2.destroyAllWindows()
```
通过以上代码,我们可以得到保留不同DCT系数的图像,并比较其恢复效果。需要注意的是,DCT系数越小,保留的信息越少,图像恢复的质量也越差。在实际应用中,需要根据具体情况选择合适的DCT系数来进行压缩。