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: #-*- coding: utf-8 -* import numpy as np from PI

奇异值分解 SVD(Singular Value Decomposition)是一种重要的矩阵分解方法,可以看做是特征分解在任意矩阵上的推广,SVD是在机器学习领域广泛应用的算法. 特征值和特征向量 定义:设 A 是 n 阶矩阵,若数 λ 和 n 维非零向量 x 满足 那么,数 λ 称为方阵 A 的特征值,x 称为 A 的对应于特征值 λ 的特征向量 说明:特征向量 x 不等于0,特征值问题仅仅针对方阵:n 阶方阵 A 的特征值,就是使得齐次线性方程组 (A-λE)x = 0 有非零解的 λ 值

主要内容: OMP算法介绍 OMP的MATLAB实现 OMP中的数学知识 一.OMP算法介绍 来源:http://blog.csdn.net/scucj/article/details/7467955 1.信号的稀疏表示(sparse representation of signals) 给定一个过完备字典矩阵,其中它的每列表示一种原型信号的原子.给定一个信号y,它可以被表示成这些原子的稀疏线性组合.信号 y 可以被表达为 y = Dx ,或者.字典矩阵中所谓过完备性,指的是原子的个数远远大于信

在Android中使用ImageView显示图片的时候发现图片显示不正.方向偏了或者倒过来了. 解决问题非常自然想到的分两步走: 1.自己主动识别图像方向,计算旋转角度. 2.对图像进行旋转并显示. 一.识别图像方向 首先在这里提一个概念EXIF(Exchangeable Image File Format,可交换图像文件),详细解释參见Wiki. 简而言之,Exif是一个标准,用于电子照相机(也包含手机.扫描器等)上.用来规范图片.声音.视屏以及它们的一些辅助标记格式. Exif支持的格式例如

之前在DCGAN文章简单解读里说明了DCGAN的原理.本次来实现一个DCGAN,并在数据集上实际测试它的效果.本次的代码来自github开源代码DCGAN-tensorflow,感谢carpedm20的贡献! 1. 代码结构 代码结构如下图1所示: 图1 代码结构 我们主要关注的文件为download.py,main.py,model.py,ops.py以及utils.py.其实看文件名字就大概可以猜出各个文件的作用了. download.py主要下载数据集到本地,这里我们需要下载三个数据集:M

相关链接 视频链接: CSS3 & 页面布局 CSS3与页面布局学习总结(一) CSS3与页面布局学习总结(二) CSS3与页面布局学习总结(三) CSS3与页面布局学习总结(四) CSS3与页面布局学习总结(五) CSS3与页面布局学习总结(六) CSS3与页面布局学习总结(七) CSS3与页面布局学习总结(八) 字体图标(web font) 文字文件, 图标的替换方案, 利用字体的形式来设计图标,字体等UI 使用图标: 加载慢 放大失真 css颜色无法变 语法: @font-face 网站:

5. 网络数据与网络错误 应该如何准备需要传输的数据? 应该如何对数据进行编码与格式化? Py程序需要提供哪些类型的错误? 5.1. 字节与字符串 PC与网卡都支持将字节作为通用传输单元.字节将8比特的信息封装起来,作为信息存储的通用单位. 但是,RAM芯片与网卡不同,程序运行中,Py能隐藏RAM中的int.str.list.dict的具体实现细节,除非使用特殊调试工具,否则无法查看存储的字节,只能看到外部表现. 5.1.0. 网络通信的不同在于,socket接口将字节暴露了出来,字节无论对程序

Email via Python 1 MIME - Multipurpose Internet Mail Extensions SMTP - Simple Message Transport Protocol 邮件的发送, 例子 - send email import smtplib from email.mime.text import MIMEText from email.utils import formatdate, make_msgid mess = 'hello there' me

前文我们了解了奇异值分解(SVD)的原理,今天就实战一下,用矩阵的奇异值分解对图片进行压缩. Learn by doing 我做了一个在线的图像压缩应用,大家可以感受一下. https://huggingface.co/spaces/beihai/Image-Compression-with-SVD 功能很简单,上传需要压缩的图片,选择压缩比,提交即可. 下面咱们就一起看看实现过程 用SVD压缩图像 原理很简单: 将图片分解为RGB三颜色矩阵,将每个颜色矩阵进行奇异值分解,然后选择指定数量的特征

这样可以做到很高的压缩比,到底有多高,下面会提到.这种方法用到了 canvas 控件,这也意味着只有支持 canvas 控件的浏览器下才有效. 现在你可以看到,上面的图像类似一个噪声图像,但它实际上是一个由124K的 prototype 框架代码转化成的30K的8位PNG图像(压缩比还不错吧). 其实,要将代码转化为图像的格式存储,可以转化成GIF和PNG格式.PNG格式的图像有24位和8位,用24位的RGB图像,每个像素可以存储3字节的数据,如果是用8位的RGB图像,每个像素可以存储1字节的数

前言 前段时间遇到了一个移动端对图像进行裁剪.压缩.旋转的需求. 考虑到已有各轮子的契合度都不高,于是自己重新造了一个轮子. 关于图像裁剪.压缩 在HTML5时代,canvas的功能已经非常强大了,可以进行像素级的操作.像图像裁剪.压缩就都是基于canvas来实现的. 关于其中原理,无非就是利用canvas自带的API,复杂一点的就是裁剪框以及旋转后的坐标计算,因此不再赘述. 本文中的图像裁剪.压缩都是基于canvas完成的. 图像裁剪 功能包括: canvas绘制图片 裁剪框选择裁剪大小 旋转

转载于:http://www.cnblogs.com/dailc/p/7843204.html 前言 前段时间遇到了一个移动端对图像进行裁剪.压缩.旋转的需求.考虑到已有各轮子的契合度都不高,于是自己重新造了一个轮子. 关于图像裁剪.压缩 在HTML5时代,canvas的功能已经非常强大了,可以进行像素级的操作.像图像裁剪.压缩就都是基于canvas来实现的. 关于其中原理,无非就是利用canvas自带的API,复杂一点的就是裁剪框以及旋转后的坐标计算,因此不再赘述. 本文中的图像裁剪.压缩都是

本文译自:http://www.robot-home.it/blog/en/software/tutorial-opencv-qt-comprimere-un-immagine-in-memoria/ 修正了原程序中的文字错误. 在这个简短的教程中,我会展示一个压缩图像的简单步骤.这个操作用处很大,比如获取网络摄像头的图像,这些图像要发送到另一台设备上必须经过压缩. 这个程序充分利用了我们之前看到的两个教程,如果你还没有看过,我建议你先阅读之前的教程,它分为第一部分和第二部分. 与先前的教程不同

图像分割 8X8 颜色空间转换RGB->YCbCr 3个8X8的矩阵 离散余弦变换:(Discrete cosine transform),简称DCT. DCT转换后的数组中第一个是一个直线数据,因此又被称为“直流数据”,简称DC,后面的数据被称为“交流数据”,简称AC 经过颜色空间的转换,每一个8X8的图像块,在数据上表现为3个8X8的矩阵,紧接着我们对这三个矩阵做一个二维的DCT转换,结果矩阵仍为8X8.但,经过DCT转换,矩阵的“能量”被全部集中在左上角上的直流分量F(0,0)上,其他位置

<?php /* * 图像压缩 */ class Thumb { //成员属性 private $file; //原图文件 private $thumb_path; //压缩文本件保存的地址 //创建原图资源的函数(文件的mime类型和创建资源的映射关系) private $create_func = array( 'image/png' => 'imagecreatefrompng', 'image/jpeg' => 'imagecreatefromjpeg', 'image/gif'

介绍一下奇异值分解来压缩图像.今年的上半年中的一篇博客贴了一篇用奇异值分解处理pca问题的程序,当时用的是图像序列,是把图像序列中的不同部分分离开来.这里是用的不是图像序列了,只是单单的一幅图像,所以直接就对图像矩阵进行svd了. 吴军的<数学之美>里其实已经介绍过用svd进行大数据的压缩了,不过我这里还是针对图像进行介绍一下吧.比如一幅1000*1000的图像A,存储就需要1000000个像素了.我们对A进行svd分解,则A=USV’,如果rank(A)=r,那么U就为1000*r的矩阵,S

论文的思路是先介绍分块压缩感知BCS,然后介绍使用投影和硬阈值方法的迭代投影方法PL,接着将PL与维纳滤波器结合形成SPL(平滑PL),并且介绍了稀疏表示的几种基,提出了两种效果较好的稀疏基:CT与DDWT,并且将PL中的硬阈值用bivariate shrinkage(双变量收缩)代替. BCS+SPL(PL+维纳滤波平滑)+CT or DDWT 首先介绍PL的框架,是赋予一些初值,通过迭代来逼近最优解. 其中γ为尺度因子,使用了ΦTΦ中最大的特征值,τ(i)是每次迭代中设定的门限值,CS中运用

压缩图像超分辨率重建算法学习 超分辨率重建是由一幅或多幅的低分辨率图像重构高分辨率图像,如由4幅1m分辨率的遥感图像重构分辨率0.25m分辨率图像.在军用/民用上都有非常大应用. 眼下的超分辨率重建方法主要分为3类:基于插值.基于学习.基于重建的方法.现在已经研究得比較多.可是大多数算法都是对普通图像进行研究,针对压缩图像/视频超分辨率重建的研究比較少.近期查阅部分文献.进行了学习.在此做些总结. 相关的文献: 1.Super-resolution from compressed video 2

当前网络中,图片仍是占用流量较大的一部分,在网站的视觉效果和加载速度之间,我们始终面临着两难选择. 一个网站的内容,不仅仅只有文字,图片.动图.视频等众多元素都在帮助用户从我们的网站获取更多的信息,当然,图片比起文字会消耗更多的网络资源,并且最令人担忧的是,它会增加网站的加载完成时间,影响用户体验. 为了在尽可能不影响图片质量的前提下压缩体积,谷歌公司在 2010 年提出了 WebP 格式. 有一些现实的问题摆在我们面前. 在互联网碎片化的大趋势下,相对于文字来说,大部分人会更愿意接受图片所传递

网址:http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/4973828.html.未经允许,严禁转载. 参考网站: http://dev.w3.org/Amaya/libjpeg/example.c http://www.360doc.com/content/13/0226/15/2036337_268016821.shtml 1. 首先去官网http://www.ijg.org/files/下载源码,下载的是jpegsr9a.zip. 2. 解压后放到E盘根目录,“E

func imagePickerController(picker: UIImagePickerController, didFinishPickingMediaWithInfo info: [String : AnyObject]) { picker.dismissViewControllerAnimated(true, completion: nil) let infoo:NSDictionary? = NSDictionary(dictionary: info) let image:UII