基本原理该段来自互联网和witten发表的论文《Arithmetic Coding for Data Compression》。算术编码的基本原理是将编码的数据表示成实数0和1之间的一个间隔(Interval),数据越长,编码表示它的间隔就越小,表示这一间隔所需的二进制位就越多。算术编码也是一种熵编码的方法。和其它熵编码方法不同的地方在于,其他的熵编码方法通常是把输入的数据分割为符号,然后对每个符            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            在这篇博文中,我将分享如何在 Python 环境中实现算术编码。算术编码是一种高效的无损数据压缩算法,能够在信息论中用于比特流的编码。接下来,我将详细记录实现过程中的环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理、配置调优以及版本管理等各个方面。
## 环境预检
在进行算术编码的 Python 实现之前,我们需要确保环境配置得当。以下是所需的硬件配置表格和依赖版本对比代码。
| 硬件配置   | 规            
                
         
            
            
            
            早在1948年,香农就提出将信源符号依其出现的概率降序排序,用符号序列累计概率的二进值作为对芯源的编码,并从理论上论证了它的优越性。1960年, Peter Elias发现无需排序,只要编、解码端使用相同的符号顺序即可,提出了算术编码的概念。Elias没有公布他的发现,因为他知道算术编码在数学上虽然成 立,但不可能在实际中实现。1976年,R. Pasco和J. Rissanen分别用定长的寄存器            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            早在1948年,香农就提出将信源符号依其出现的概率降序排序,用符号序列累计概率的二进值作为对芯源的编码,并从理论上论证了它的优越性。1960年, Peter Elias发现无需排序,只要编、解码端使用相同的符号顺序即可,提出了算术编码的概念。Elias没有公布他的发现,因为他知道算术编码在数学上虽然成 立,但不可能在实际中实现。1976年,R. Pasco和J. Rissanen分别用定长的寄存器            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            算术编码是一种常用的无损数据压缩技术,其核心思想是通过对整个输入数据流进行编码,生成一个精确的二进制数。而Python作为一种流行的编程语言,常常被用于实现这样的算法。在本文中,我将详细描述如何在Python中实现算术编码算法,包括背景描述、技术原理、架构解析、源码分析、性能优化以及扩展讨论。
## 背景描述
算术编码的应用广泛,尤其是在图像和视频压缩领域。通过这种方法,可以将信息进行更高效的            
                
         
            
            
            
            算术编码不是简单的将每个信源符号映射成一个码字,而是对整个输入序列分配一个码字,所以平均意义上可以为每个信源符号分配长度小于1的码字。算术编码操作简单,下面以一个实例讲解算术编码的原理:设信源有a,b,c,d四种符号,概率分别为0.2,0.2,0.4,0.2,输入序列"abccd"。符号			a			b			c			d		概率			0.2			0.2			0.4			...            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            # Python 算术编码器科普
算术编码是一种高效的数据压缩算法,可以将信息的每个符号映射到一个数字区间上,从而实现更优的编码效果。与传统的固定长度编码(例如霍夫曼编码)不同,算术编码根据每个符号在整个消息中所占的概率进行动态编码。这使得算术编码具有更高的压缩效率,尤其在处理具有非均匀符号分布的数据时。
## 算术编码的基本原理
算术编码的核心思想是利用概率模型来对输入的消息进行编码。首先            
                
         
            
            
            
            上一篇讲了LZW编码,本篇讨论另一种不同的编码算法,算数编码。和哈夫曼编码一样,算数编码是熵编码的一种,是基于数据中字符出现的概率,给不同字符以不同的编码。            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            编码原理之算术编码            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            <br />算术编码 是一种无损数据压缩方法,也是一种熵编码的方法。和其它熵编码方法不同的地方在于,其他的熵编码方法通常是把输入的消息分割为符号,然后对每个符号进行编码,而算术编码是直接把整个输入的消息编码为一个数,一个满足(0.0 ≤ n < 1.0)的小数n。<br />目录[隐藏]1算术编码工作原理2精度和再正规化3算术编码和其他压缩方法的联系3.1哈夫曼编码3.2区间编码4关于算术编码的美国专利5参考6外部链接[编辑]算术编码工作原理<br />在给定符号集和符号概率的情况下,算术编码可以给出接近最            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            <br />算术编码 是一种无损数据压缩方法,也是一种熵编码的方法。和其它熵编码方法不同的地方在于,其他的熵编码方法通常是把输入的消息分割为符号,然后对每个符号进行编码,而算术编码是直接把整个输入的消息编码为一个数,一个满足(0.0 ≤ n < 1.0)的小数n。<br />目录[隐藏]1算术编码工作原理2精度和再正规化3算术编码和其他压缩方法的联系3.1哈夫曼编码3.2区间编码4关于算术编码的美国专利5参考6外部链接[编辑]算术编码工作原理<br />在给定符号集和符号概率的情况下,算术编码可以给出接近最            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            算术编码 是一种无损数据压缩方法,也是一种熵编码的方法。和其它熵编码方法不同的地方在于,其他的熵编码方法通常是把输入的消息分割为符号,然后对每个符号进行编码,而算术编码是直接把整个输入的消息编码为一个数,一个满足(0.0 ≤ n 目录[隐藏]1算术编码工作原理2精度和再正规化3算术编码和其他压缩方法的联系3.1哈夫曼编码3.2区间编码4关于算术编码的美国专利5参考6外部链接[编辑]算术编码工作原理在给定符号集和符号概率的情况下,算术编码可以给出接近最优的编码结果。使用算术编码的压缩算法通常先要对输入符号的概            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            算术编码算术编码简介思想示例小结 算术编码简介算术编码是图像压缩的主要算法之一。 是一种无损数据压缩方法,也是一种熵编码的方法。和其它熵编码方法不同的地方在于,其他的熵编码方法通常是把输入的消息分割为符号,然后对每个符号进行编码,而算术编码是直接把整个输入的消息编码为一个数,一个满足(0.0 ≤ n < 1.0)的小数n。思想算术编码(Arithmetic coding)的本质思想也是对于            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            1.算法比较RLE算法(Run-Length Encoding)是一种简单直接的压缩算法,它将重复出现的数据用一个计数器和一个代表该数据的符号替代,因此仅适用于具有较多重复数据的情况。优点是实现简单,适用于简单数据。Huffman算法是一种静态编码算法,用较短的编码代表出现频率较高的字符,需要构建编码表,适用于独立的离散符号的编码。优点是压缩率高。LZ77算法是一种基于匹配的压缩算法,它利用前面已            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            今天用opencv保存的视频文件超级大,被小伙伴们嘲笑,哈哈,原来是视频帧编码格式导致的,这里记录下常用的保存视频编码格式。编码参数:cv2.VideoWriter_fourcc('I','4','2','0')---未压缩的YUV颜色编码,4:2:0色度子采样。兼容性好,但文件较大,注意是很大。文件扩展名.avi。cv2.VideoWriter_focurcc('P','I','M','1')-            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            opencv图像的算术运算            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            在使用 Python OpenCV 进行图像处理时,最常遇到的问题之一就是编码格式不兼容。这种问题通常会导致图像显示异常或无法正常处理,严重影响了我们的开发效率和图像分析的准确性。本文将对此问题的根本原因、解决方案及验证过程进行深入分析。
问题背景
在处理图像时,OpenCV库支持多种色彩空间和编码格式,如BGR、RGB、HSV等。当读取图像时,若输入图像与期望的编码格式不匹配,可能导致意外的结            
                
         
            
            
            
            图像算术运算            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            1、加法运算 您可以通过OpenCV函数cv.add()或仅通过numpy操作res = img1 + img2添加两个图像。两个图像应具有相同的深度和类型,或者第二个图像可以只是一个标量值。 注意 OpenCV加法和Numpy加法之间有区别。OpenCV加法是饱和运算,而Numpy加法是模运算。            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            <br /> Ian H. Witten、Radford M. Neal和John G. Cleary在1987年发表了一篇启发性的论文。论文中描述了一种基于整数运算的通用算术编码器,而且还给出了由计算错误导致的效率低下的分析。以下源代码来自于这篇论文:《基于算术编码的数据压缩》(Arithmetic Coding For Data Compression)。该论文的下载地址:http://www.sachingarg.com/compression/entropy_coding/acm87_arithme            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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