# 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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# 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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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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2评论
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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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进行图像降噪的Python教程
在图像处理领域，噪声是一种常见的问题，而奇异值分解（SVD）是一种有效的降噪方法。对于刚入行的小白来说，理解SVD的原理及其在图像处理中的应用至关重要。本教程将指导你如何使用Python实现SVD图像降噪，并给出详细代码及注释。
## 实现流程
在开始之前，我们先了解图像降噪的基本流程。下面是图像降噪的步骤概览：
| 步骤 | 描述
最近有点时间把之前研究的图像压缩相关内容做以下记录和总结，包括一些经典方法代码实现以及原理介绍。首先直接上Lena女神原图
原创
2024-04-01 13:35:44
382阅读
1 简介根据奇异值分解的基本原理及其特点,给出了运用奇异值分解进行图像压缩的方法.通过简单的例子说明了该方法进行图像压缩的基本过程,给出了压缩流程.并通过MAT-LAB编程对实际图像进行处理,表明了该方法的有效性.编辑编辑2 完整代码% Read the image into A as a matrix of uint8clcclear allclose all[X,map] =
原创
2022-05-19 09:48:22
539阅读
前文我们了解了奇异值分解（SVD）的原理(https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA4MjYwMTc5Nw&mid=2648965531&idx=1&sn=e63b762c12182f74f077df0aa0e7bb53&chksm=879393b1b0e41aa720d7cf54b3c5eac4d26cb4414522d7d5bec6
原创
2022-04-17 15:16:50
503阅读
本文介绍了奇异值分解 (SVD) 的数学原理和一个实际的应用案例，可以看到SVD是一种强大的图像压缩方法，有助于在减小图像尺寸的同时保留大部分重要的视觉信息。作者：Neokai。
原创
2024-05-13 11:55:38
502阅读
import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport matplotlib.image as mpimg# 读取图片img_eg = mpimg.imread(r"F:\tes
原创
2024-04-01 13:39:47
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PCA:菜馆菜肴推荐系统、基于SVD的图像压缩
原创
2021-08-02 16:04:59
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????欢迎来到本博客❤️❤️???博主优势：???博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️座右铭：行百里者，半于九十。?1 概述在MATLAB中使用奇异值分解（Singular Value Decomposition，SVD）进行图像压缩是一种常见的技术。这种方法利用SVD将原始图像矩阵分解为三个矩阵的乘积，然后通过保留较大的奇异值来近似重构原始图像，从而实
使用SVD处理图像模拟演示。
原创
2024-05-22 19:39:29
40阅读
图像的格式有很多种，比如PNG，JPEG等等，但当我们把一张图用工具变成各种其他格式时，其在计算机文件系统显示的文件大小各不一样，但是当你打开显示时，从视觉角度上看，几乎看不出差距。这其中涉及到的领域被称为图像压缩技术。常用的技术包括：颜色空间转换（RGB→YCrCb）和DCT 2D变换。从事各行各业的大佬们，我相信，你们对图像格式是不陌生的，有很多种图像格式，比如，png，jpeg等
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2024-04-02 17:38:43
128阅读
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
# Python图像压缩教程
## 整体流程
为了实现Python图像压缩，我们可以按照以下步骤进行操作：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 导入必要的库 |
| 2 | 加载图像 |
| 3 | 设置压缩参数 |
| 4 | 压缩图像 |
| 5 | 保存压缩后的图像 |
## 代码实现
### 1. 导入必要的库
在开始之前，我们需要导入一些必要的库来
原创
2023-07-29 08:13:29
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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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