二值图片的压缩算法及代码实现计算压缩后的空余空间
时间: 2024-03-24 20:36:39 浏览: 13
二值图片的压缩算法可以采用一种叫做RLE(Run-Length Encoding)的算法。该算法的基本思想是将连续的相同像素点序列记录下来,用一个计数器来表示连续的像素点个数,从而达到压缩的目的。下面是RLE压缩算法的代码实现:
```python
def rle_compress(binary_image):
compressed = []
count = 0
current_pixel = binary_image[0]
for pixel in binary_image:
if pixel == current_pixel:
count += 1
else:
compressed.append((current_pixel, count))
current_pixel = pixel
count = 1
compressed.append((current_pixel, count))
return compressed
def rle_decompress(compressed_image):
decompressed = []
for pixel, count in compressed_image:
decompressed += [pixel] * count
return decompressed
```
其中,rle_compress函数接受一个二值图像的一维列表,返回一个元组列表,每个元组表示一个连续的像素点序列和该序列的长度。rle_decompress函数接受一个元组列表,返回一个解压后的二值图像的一维列表。
为了计算压缩后的空余空间,我们可以先用rle_compress函数对原图像进行压缩,然后计算压缩后的元组列表占用的空间和原图像占用的空间之差,即可得到压缩后的空余空间。下面是计算压缩后的空余空间的代码实现:
```python
import sys
def calc_compression_ratio(binary_image):
compressed = rle_compress(binary_image)
bits_per_pixel = sys.getsizeof(binary_image[0]) * 8
compressed_size = sum(sys.getsizeof(pixel) * bits_per_pixel + sys.getsizeof(count) * 8 for pixel, count in compressed)
original_size = len(binary_image) * bits_per_pixel
return (original_size - compressed_size) / original_size
def calc_free_space(binary_image):
compressed = rle_compress(binary_image)
bits_per_pixel = sys.getsizeof(binary_image[0]) * 8
compressed_size = sum(sys.getsizeof(pixel) * bits_per_pixel + sys.getsizeof(count) * 8 for pixel, count in compressed)
original_size = len(binary_image) * bits_per_pixel
return original_size - compressed_size
```
其中,calc_compression_ratio函数接受一个二值图像的一维列表,返回压缩比率。calc_free_space函数接受一个二值图像的一维列表,返回压缩后的空余空间。这两个函数都使用了rle_compress函数对图像进行压缩,并根据压缩后的元组列表和原图像的像素位数计算压缩后的空间占用和原图像的空间占用。