PPM数据压缩简单实现

PPM是一种无损压缩算法，可以将图像压缩到较小的大小，同时保持原始图像的质量。下面是一个简单的PPM压缩算法实现。

1. 图像预处理

将原始图像转换为PPM格式，PPM格式包含三个部分：头部信息、颜色表和像素数据。头部信息包含图像的尺寸和像素格式，颜色表包含图像的所有颜色信息，像素数据则是图像中每个像素的颜色值。

2. 颜色表压缩

颜色表是一个重要的组成部分，因为它包含了图像中所有可能的颜色信息。为了压缩颜色表，可以使用哈希表将颜色值映射到一个较小的范围内。例如，可以将24位颜色值映射到16位的颜色值，这样可以减少颜色表的大小。

3. 压缩像素数据

像素数据是最大的部分，因为它包含了图像中每个像素的颜色值。为了压缩像素数据，可以使用一些压缩算法，例如Huffman编码、算术编码、行程编码等。其中，行程编码是一种简单而有效的压缩算法，可以将相邻的像素值合并为一个值，并记录它们的数量。

4. 存储压缩数据

压缩后的数据需要存储在文件中，可以将头部信息和压缩后的颜色表和像素数据分别存储在不同的文件中。在解压缩时，可以读取文件的头部信息和颜色表，然后使用相同的压缩算法解压缩像素数据。

以上是一个简单的PPM数据压缩算法实现，当然，实际的压缩算法可能更加复杂和高效。

相关问题

PPM数据压缩代码简单实现

以下是一个简单的PPM数据压缩代码实现，基于霍夫曼编码算法：

import heapq
import struct

class Node:
    def __init__(self, freq, symbol=None, left=None, right=None):
        self.freq = freq
        self.symbol = symbol
        self.left = left
        self.right = right
    
    def __lt__(self, other):
        return self.freq < other.freq

def build_huffman_tree(freq_table):
    heap = []
    for symbol, freq in freq_table.items():
        heapq.heappush(heap, Node(freq, symbol))
    
    while len(heap) > 1:
        left = heapq.heappop(heap)
        right = heapq.heappop(heap)
        parent = Node(left.freq + right.freq, left=left, right=right)
        heapq.heappush(heap, parent)
    
    return heap[0]

def build_freq_table(data):
    freq_table = {}
    for symbol in data:
        if symbol in freq_table:
            freq_table[symbol] += 1
        else:
            freq_table[symbol] = 1
    
    return freq_table

def encode_huffman_tree(node, code_table, code=''):
    if node.symbol is not None:
        code_table[node.symbol] = code
    else:
        encode_huffman_tree(node.left, code_table, code+'0')
        encode_huffman_tree(node.right, code_table, code+'1')

def compress_ppm_data(data):
    freq_table = build_freq_table(data)
    huffman_tree = build_huffman_tree(freq_table)
    code_table = {}
    encode_huffman_tree(huffman_tree, code_table)
    encoded_data = ''
    for symbol in data:
        encoded_data += code_table[symbol]
    
    # padding
    padding_len = 8 - len(encoded_data) % 8
    encoded_data += '0' * padding_len
    
    # write encoded data to binary file
    with open('compressed.ppm', 'wb') as f:
        # write huffman tree
        write_huffman_tree(huffman_tree, f)
        # write padding length
        f.write(struct.pack('B', padding_len))
        # write encoded data
        for i in range(0, len(encoded_data), 8):
            byte = encoded_data[i:i+8]
            f.write(struct.pack('B', int(byte, 2)))

def write_huffman_tree(node, f):
    if node.symbol is not None:
        f.write(b'\x01')
        f.write(struct.pack('B', ord(node.symbol)))
    else:
        f.write(b'\x00')
        write_huffman_tree(node.left, f)
        write_huffman_tree(node.right, f)

def main():
    with open('image.ppm', 'rb') as f:
        data = f.read()
    
    # compress ppm data
    compress_ppm_data(data)

if __name__ == '__main__':
    main()

上述代码中，`compress_ppm_data`函数用于压缩PPM数据，首先通过`build_freq_table`函数构建数据中每个字符出现的频率表，然后使用`build_huffman_tree`函数构建霍夫曼树，再通过`encode_huffman_tree`函数将霍夫曼树编码为一个二进制字符串，最后将数据按照霍夫曼编码转换为字符串，并进行填充，将结果写入到二进制文件中。`write_huffman_tree`函数用于将霍夫曼树写入到二进制文件中。

需要注意的是，这只是一个简单的实现，实际情况中还需要考虑更多的细节和优化。

PPM数据压缩算法python代码

由于PPM压缩算法较为复杂，代码实现也比较冗长，以下是一个比较简单的PPM压缩算法的Python实现，仅供参考：

class PPMCompressor:
    def __init__(self, order=3):
        self.order = order
        self.contexts = {}  # 上下文字典
        self.escaped = False  # 是否进行了转义
        self.total_char_count = 0  # 字符总数

    def compress(self, input_file, output_file):
        with open(input_file, 'r') as f_in, open(output_file, 'wb') as f_out:
            # 初始化上下文
            for i in range(256):
                self.contexts[chr(i)] = [chr(j) for j in range(256)]
            
            # 写入头部信息
            f_out.write(bytes([self.order]))
            
            # 读取并压缩数据
            context = ''
            while True:
                char = f_in.read(1)
                if not char:
                    break
                self.total_char_count += 1
                if char not in self.contexts[context]:
                    # 转义字符
                    if not self.escaped:
                        f_out.write(b'\x00')
                        self.escaped = True
                    f_out.write(char.encode())
                else:
                    # 写入上下文索引
                    index = self.contexts[context].index(char)
                    if self.escaped:
                        f_out.write(b'\x01')
                        self.escaped = False
                    f_out.write(bytes([index]))
                # 更新上下文
                context = context[-(self.order - 1):] + char
                if context not in self.contexts:
                    self.contexts[context] = [chr(i) for i in range(256)]

    def decompress(self, input_file, output_file):
        with open(input_file, 'rb') as f_in, open(output_file, 'w') as f_out:
            # 读取头部信息
            self.order = int.from_bytes(f_in.read(1), byteorder='big')
            self.contexts = {}
            for i in range(256):
                self.contexts[chr(i)] = [chr(j) for j in range(256)]

            # 解压数据
            context = ''
            while True:
                data = f_in.read(1)
                if not data:
                    break
                byte = int.from_bytes(data, byteorder='big')
                if byte == 0:
                    # 转义字符
                    char = f_in.read(1).decode()
                    self.total_char_count += 1
                    f_out.write(char)
                    # 更新上下文
                    context = context[-(self.order - 1):] + char
                    if context not in self.contexts:
                        self.contexts[context] = [chr(i) for i in range(256)]
                elif byte == 1:
                    # 转义标记
                    self.escaped = True
                else:
                    # 解压字符
                    char = self.contexts[context][byte]
                    self.total_char_count += 1
                    f_out.write(char)
                    # 更新上下文
                    context = context[-(self.order - 1):] + char
                    if context not in self.contexts:
                        self.contexts[context] = [chr(i) for i in range(256)]
                if self.escaped:
                    self.escaped = False
                    continue