python SVD压缩图像的实现代码
前言
利用SVD是可以对图像进行压缩的，其核心原因在于，图像的像素之间具有高度的相关性。
代码
#-*-coding:utf-8-*-
'''
author@cclplus
date:2019/11/3
'''
importcv2
importmatplotlibasmpl
importnumpyasnp
importmatplotlib.pyplotasplt
#转为u8类型
defrestore1(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
returnnp.rint(a).astype('uint8')
defSVD(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)
returnI
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)
原图
取二十个特征值
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