python图像压缩

对于Python图像压缩，你可以使用PIL（Python Imaging Library）库来实现。以下是一个基本的示例代码：

from PIL import Image

def compress_image(input_image_path, output_image_path, compress_rate=75):
    image = Image.open(input_image_path)
    image.save(output_image_path, optimize=True, quality=compress_rate)

# 示例用法
input_path = "input_image.jpg"
output_path = "compressed_image.jpg"
compress_image(input_path, output_path)

在上面的示例中，`compress_image`函数接受输入图像路径、输出图像路径和压缩率作为参数。通过使用`Image.open`打开图像文件，然后使用`save`方法将图像保存为输出路径指定的文件时，可以通过设置`optimize`参数为True来启用优化，`quality`参数用于指定压缩率，它的取值范围是0-100，100表示无损压缩。

请注意，这里的压缩并不会改变图像的尺寸，只会减少图像文件的大小。如果你想压缩图像尺寸，你可以使用PIL库的`resize`方法来调整图像的宽度和高度。

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 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()