Python里有哪些实用又高效的图像压缩方法?能分别说说适用场景吗?

以下是几种不同方式实现图像压缩的Python代码: #### 使用Pillow库进行图像压缩 ```python from PIL import Image # 打开图像 image = Image.open("input.jpg") # 压缩图像并保存 image.save("output.jpg", optimize=True, quality=80) ``` #### 使用奇异值分解(SVD)进行图像压缩 ```python import cv2 import matplotlib as mpl import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 转为u8类型 def restore1(u, sigma, v, k): m = len(u) n = len(v) a = np.zeros((m, n)) a = np.dot(u[:, :k], np.diag(sigma[:k])).dot(v[:k, :]) a[a < 0] = 0 a[a > 255] = 255 return np.rint(a).astype('uint8') def SVD(frame, K=10): a = np.array(frame) # 由于是彩色图像,所以3通道。a的最内层数组为三个数,分别表示RGB,用来表示一个像素 u_r, sigma_r, v_r = np.linalg.svd(a[:, :, 0]) u_g, sigma_g, v_g = np.linalg.svd(a[:, :, 1]) u_b, sigma_b, v_b = np.linalg.svd(a[:, :, 2]) R = restore1(u_r, sigma_r, v_r, K) G = restore1(u_g, sigma_g, v_g, K) B = restore1(u_b, sigma_b, v_b, K) I = np.stack((R, G, B), axis=2) return I if __name__ == "__main__": mpl.rcParams['font.sans-serif'] = [u'simHei'] mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False frame = cv2.imread("./liuyifei.bmp") I = SVD(frame, 40) plt.imshow(I) cv2.imwrite("out.bmp", I) ```

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

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