sklearn SVD 图像压缩
时间: 2023-09-03 11:12:26 浏览: 60
Sklearn中的SVD(奇异值分解)可以用于图像压缩。SVD是一种矩阵分解技术,可将矩阵分解为三个矩阵的乘积:U、S和V^T。其中U和V是正交矩阵,S是对角矩阵,对角线上的元素称为奇异值。在图像压缩中,我们可以利用SVD将图像的维度降低,从而减少存储空间和计算量。
具体步骤如下:
1. 导入所需的库和模块,包括sklearn和matplotlib.pyplot。
2. 读取图像数据,并将其转换为灰度图像。
3. 将灰度图像转换为矩阵形式,并进行SVD分解,得到U、S和V^T。
4. 根据压缩比例选择保留的奇异值数量,将奇异值矩阵中较小的值设为零。
5. 重构图像矩阵,通过乘以U、S和V^T得到压缩后的图像。
6. 将压缩后的图像与原始图像进行对比,观察图像质量的变化。
通过上述步骤,可以实现对图像进行压缩,并根据需要选择不同的压缩比例。压缩比例越高,保留的奇异值数量越少,图像质量损失也越大。但是,通过合理选择压缩比例,可以在减少存储空间和计算量的同时,尽量保留图像的主要特征。
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#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [sklearn中的降维算法PCA和SVD](https://blog.csdn.net/momokofly/article/details/121671822)[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: 50%"]
- *3* [svd分解 复原 sklearn和numpy实现](https://blog.csdn.net/weixin_37763484/article/details/128228346)[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: 50%"]
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