题目：基于SVD的彩色图片压缩技术摘要：本文首先研究图片的构成原理，结合矩阵分析，将图片分解为三种颜色矩阵，然后通过矩阵的奇异值分解将原本的颜色矩阵分解为两个酉矩阵和一个对角矩阵的乘积，然后通过选择对角矩阵中特征值的个数对图像进行一定程度的压缩。经实验证明利用矩阵奇异值分解可以做到图片的无损压缩以及允许极小误差下的有损压缩，并且效果显著，不仅有利于网络传输，还减轻了图片存储压力。关键字：SVD；奇
一、问题描述 遇到了一次那种要求上传图片，图片大小要在1M以内的，一开始尝试用python的cv2来resize实现，后来没成功，百度发现可以用以下方法实现。二、代码如下import os
from PIL import Image
from PIL import ImageFile
# 压缩图片文件
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2023-06-29 20:53:28
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浅谈图像压缩算法 余科亮 本文仅讨论静止图像的压缩基本算法，图像压缩的目的在于以较少的数据来 表示图像以节约存储费用，或者传输时间和费用。 JPEG压缩算法可以用失真的压缩方式来处理图像，但失真的程度却是肉眼所 无法辩认的。这也就是为什么JPEG会有如此满意的压缩比例的原因。 下面主要讨论，JPEG基本压缩法。 一.JPEG压缩过程 JPEG压缩分四个步骤实现： 1.颜色模式转换及采样； 2.DC
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2024-08-11 16:07:18
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import PIL.Image as Image
import os
#指定要压缩的文件夹
srcPath = './img'
#压缩后文件夹
dstPath = './ComperssImg'
for filename in os.listdir(srcPath):
#如果不存在目的目录则创建一个，保持层级结构
if not os.path.exists(dstPath):
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2023-06-29 20:53:20
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python图片SVD（奇异值分解）压缩测试对图片进行压缩，使用SVD分解，取前%K 的权重值，对比压缩前和压缩后的模型精度。# -*- coding: utf-8 -*-from numpy import linalg as laimport matplotlib.pyplot a ds
原创
2022-02-14 13:37:05
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首先要声明，图片的算法有很多，如JPEG算法，SVD对图片的压缩可能并不是最佳选择，这里主要说明SVD可以降维相对于PAC(主成分分析)，SVD(奇异值分解)对数据的列和行都进行了降维，左奇异矩阵可以用于行数的压缩。相对的，右奇异矩阵可以用于列数即特征维度的压缩，也就是我们的PCA降维。一张二维n*m的灰度图片可以看做是n*m的矩阵，利用SVD可以实现对二维图像的压缩1、按照灰度图片进行压缩：#-
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2023-11-15 21:52:32
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# 使用SVD进行图像压缩
## 介绍
在这篇文章中，我将向你介绍如何使用Python中的SVD（奇异值分解）算法来压缩图像。SVD是一种常用的矩阵分解方法，可以将一个矩阵分解为三个矩阵的乘积：U、S和V。其中，U矩阵包含了图像的左奇异向量，S矩阵是一个对角矩阵，包含了奇异值，V矩阵包含了图像的右奇异向量。
## 压缩图像的步骤
以下是使用SVD进行图像压缩的步骤：
| 步骤 | 描述 |
原创
2023-09-22 02:25:37
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# 图像压缩技术：SVD分解与Python实现
图像压缩是数字图像处理中的一项重要技术，它通过减少图像数据的冗余来降低存储空间和传输时间。在众多压缩算法中，奇异值分解（SVD）因其独特的数学特性，被广泛应用于图像压缩领域。本文将介绍SVD分解的基本原理，并展示如何使用Python实现图像压缩。
## 奇异值分解（SVD）
奇异值分解是一种矩阵分解方法，可以将任意矩阵分解为三个特定的矩阵的乘积
原创
2024-07-21 09:41:17
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奇异值分解(Singular Value Decomposition 简称SVD)是线性代数中的一种重要分解，在很多领域都有着广泛的应用。这篇文章
原创
2023-05-18 09:50:29
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算法简介 算法实现 我只是简单处理了一下图像的灰度值，如果要处理RGB值的话，就需要分别进行SVD分解，最后再合起来即可。 import numpy as np from PIL import Image import matplotlib.pyplot as plt def picture_pro
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2019-04-03 11:17:00
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奇异值分解（Singular Value Decomposition，SVD）作为一种常用的矩阵分解和数据降维方法，在机器学习中也得到了广泛的应用，比如自然语言处理中的SVD词向量和潜在语义索引，推荐系统中的特征分解，SVD用于PCA降维以及图像去噪与压缩等。作为一个基础算法，我们有必要将其单独拎出来在机器学习系列中进行详述。特征值与特征向量&nb
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2023-12-06 21:25:46
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上文未证明为什么AAT的特征向量就是要找的v这里有个简单的说明: SVD分解在图像压缩的应用：http://cos.name/2014/02/svd-and-image-compression/
黄世宇/Shiyu Huang's Personal Page：https://huangshiyu13.github.io/
原创
2022-07-16 00:30:07
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图片怎么压缩，对于图片压缩来讲，比较好的方法就是使用压缩软件将图片压缩，但是压缩软件也有不适合自己的，今天小编就为大家介绍一款压缩图片的软件以及在线压缩图片的方法。1：将压缩软件安装到自己的电脑中，打开软件找到图片压缩，点击图片压缩进入到压缩的页面。2：在压缩的页面找到添加文件以及添加文件夹，将需要压缩的图片文件添加到压缩的页面中，点击添加文件夹就是将文件夹中的图片文件全部添加到压缩的页面。3：在
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2023-12-01 13:56:40
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# Python图片压缩
## 引言
随着互联网的快速发展，图片已经成为了我们日常生活中不可或缺的一部分。然而，随着图片数量的增加，图片的存储和传输成本也在增加。因此，对图片进行压缩以减小文件大小变得越来越重要。在本文中，我将教会你如何使用Python来实现图片压缩。
## 准备工作
在开始之前，我们需要安装一个Python库——`Pillow`。`Pillow`是Python Imaging
原创
2024-01-26 15:10:55
30阅读
瞎扯几句哎，开头总喜欢瞎扯几句，今天本来，啥都挺好，前两天整了个json转png的代码，今天去用他批量转换的时候，就很离谱，它·······尽然报错了，离谱，简直就是“离谱他妈给离谱开门，离谱到家了”开始找了老半天bug，只定位出了bug出现在哪。json文件太大了（原谅我的愚蠢，尽然用初始原图进行标注，这文件不大等谁李），好在最后再师兄的帮助下解决了。那么以后要对图像压缩再标注，哎··问题来了，
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2024-02-19 15:53:17
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说明
我计划用python对图片压缩
step1:
(.venv) PS C:\Users\Administrator\PycharmProjects\PythonProject2> pip install pillow
Collecting pillow
Downloading pillow-11.1.0-cp311-cp311-win_amd64.whl.metadata (9.3
每个设计师、摄影师或有图片处理需求小编，都会面临批量 高清大图的困扰。因为高清大图放到网站上会严重拖慢加载速度，或是有的地方明确限制了图片大小，因此，为了完成工作，他们总是需要先把图片压缩，再上传。当需要处理的图片多至十张、百张、千张，则严重影响工作效率。这时候，就可以交给Python啦！只需要20行Python代码，就可以批量帮你无损压缩数张照片。一、项目思路整个代码的实现思路其实很简
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2023-07-08 21:24:49
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目录一、特征值分解（EVD） 二、奇异值分解（SVD） 奇异值分解(Singular Value Decomposition，以下简称SVD)是在机器学习领域广泛应用的算法，它不光可以用于降维算法中的特征分解，还可以用于推荐系统，以及自然语言处理等领域。是很多机器学习算法的基石。本文就对SVD的原理做一个总结，并讨论在在PCA降维算法中是如何运用运用SVD的。一、特征值分解（EVD）如果
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2023-12-10 10:02:05
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注：在《SVD（奇异值分解）小结 》中分享了SVD原理，但其中只是利用了numpy.linalg.svd函数应用了它，并没有提到如何自己编写代码实现它，在这里，我再分享一下如何自已写一个SVD函数。但是这里会利用到SVD的原理，如果大家还不明白它的原理，可以去看看《SVD（奇异值分解）小结 》1、SVD算法实现1.1 SVD原理简单回顾有一个\(m \times n\)的实数矩阵\(A\)，我们可
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2023-07-05 12:35:21
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