python SVD压缩图像的实现代码 压缩图像的实现代码 主要介绍了python SVD压缩图像的实现代码，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有 一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧 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 ''' 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) 原图 取二十个特征值 

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