Linux下OpenCV图像处理：图像压缩与解压，节省空间不失真

# 1. OpenCV简介及图像处理基础

OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉库，广泛应用于图像处理、计算机视觉和机器学习等领域。它提供了丰富的图像处理函数，包括图像读取、写入、转换、滤波、形态学操作等。

图像处理是指对图像进行各种操作以增强其视觉效果或提取有用信息。常见的图像处理任务包括：

- 图像读取和写入：使用`imread()`和`imwrite()`函数读取和写入图像。
- 图像转换：将图像从一种格式转换为另一种格式，例如从RGB转换为灰度。
- 图像滤波：使用卷积核对图像进行滤波，例如高斯滤波器或中值滤波器。
- 形态学操作：对图像进行形态学操作，例如腐蚀、膨胀和开运算。

# 2. 图像压缩理论与实践

### 2.1 图像压缩原理和算法

图像压缩是一种通过减少图像文件大小来节省存储空间和传输带宽的技术。它通过去除图像中冗余的信息来实现，而不会显著影响其视觉质量。

**2.1.1 无损压缩算法**

无损压缩算法在压缩图像时不会丢失任何信息。它们通过以下技术来减少文件大小：

- **熵编码：**将图像数据编码为可变长度代码，其中更常见的符号使用更短的代码。
- **无损预测：**预测图像中每个像素的值，并仅存储预测误差。
- **字典编码：**将重复出现的像素序列替换为较短的代码。

常见的无损压缩算法包括：

- **LZW (Lempel-Ziv-Welch)：**一种基于字典的算法，广泛用于 GIF 和 TIFF 图像格式。
- **PNG (Portable Network Graphics)：**一种无损格式，支持透明度和 24 位颜色深度。
- **BMP (Bitmap)：**一种未压缩的格式，用于存储原始图像数据。

### 2.1.2 有损压缩算法

有损压缩算法在压缩图像时会丢失一些信息，从而产生更小的文件大小。它们通过以下技术实现：

- **色度抽样：**减少图像中颜色的数量，从而减少文件大小。
- **量化：**将图像像素值舍入到较小的值，从而减少数据范围。
- **DCT (离散余弦变换)：**将图像分解为一系列正弦波，从而去除冗余。

常见的有损压缩算法包括：

- **JPEG (Joint Photographic Experts Group)：**一种广泛用于数码相机和 Web 图像的格式，支持 24 位颜色深度。
- **MPEG (Motion Picture Experts Group)：**一种用于视频压缩的格式，支持帧间预测和运动补偿。
- **WebP：**一种由 Google 开发的格式，结合了 JPEG 和 PNG 的优点，提供无损和有损压缩选项。

### 2.2 OpenCV中的图像压缩函数

OpenCV 提供了以下函数用于图像压缩：

#### 2.2.1 imwrite()函数

`imwrite()` 函数将图像写入指定的文件中，并根据提供的参数进行压缩。

**语法：**

bool imwrite(const string& filename, InputArray img, const vector<int>& params = vector<int>())

**参数：**

- `filename`：输出图像文件的路径。
- `img`：要写入的图像。
- `params`：可选的压缩参数，具体取决于所使用的压缩算法。

**代码块：**

// 无损压缩 PNG 图像
imwrite("image.png", img, {IMWRITE_PNG_COMPRESSION, 9});

// 有损压缩 JPEG 图像
imwrite("image.jpg", img, {IMWRITE_JPEG_QUALITY, 90});

**逻辑分析：**

* 第一行使用 PNG 压缩算法以 9 级压缩质量（0-9，9 为最高）将