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Python实现的Luban鲁班图片压缩算法源码.zip

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简介:
本资源提供基于Python实现的Luban(鲁班)图片压缩算法源代码,旨在帮助开发者优化图片文件大小而不显著影响视觉质量。 随着手机拍照分辨率的提升,图片压缩变得尤为重要。单纯通过裁切和压缩来处理图片的方法已经有很多介绍,但如何把握好裁切的程度以及压缩的比例却是一大难题:如果裁切过度会使图片过小;而压缩过度则会导致显示效果不佳。据说微信在传输照片时会先进行压缩再上传。 这里提到的鲁班图像压缩方法是一种接近于微信使用的算法,该方法实现简洁,并且不需要使用特殊库就可以直接调用。

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客服
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  • PythonLuban.zip
    优质
    本资源提供基于Python实现的Luban(鲁班)图片压缩算法源代码,旨在帮助开发者优化图片文件大小而不显著影响视觉质量。 随着手机拍照分辨率的提升,图片压缩变得尤为重要。单纯通过裁切和压缩来处理图片的方法已经有很多介绍,但如何把握好裁切的程度以及压缩的比例却是一大难题:如果裁切过度会使图片过小;而压缩过度则会导致显示效果不佳。据说微信在传输照片时会先进行压缩再上传。 这里提到的鲁班图像压缩方法是一种接近于微信使用的算法,该方法实现简洁,并且不需要使用特殊库就可以直接调用。
  • 】MATLABJPEG编.zip
    优质
    本资源提供了一个使用MATLAB实现JPEG编码压缩的完整方案,包括代码和相关说明文档,适用于图像处理与压缩技术的学习研究。 本段落首先介绍了基于离散余弦变换的JPEG图像压缩编码算法,并使用MATLAB6.5对标准灰度图像进行仿真实验。通过不同比例压缩同一幅Lena图像并绘制了率失真曲线,实验结果表明,在较大的压缩范围内以及不同的压缩比和编码比特率下,重建后的图像峰值信噪比均超过30dB,能够满足人们的视觉需求。此外,针对不同的应用场景及控制码率要求的差异性进行了不同级别的图像质量优化处理。利用MATLAB进行仿真实验的方法简单且误差小,显著提高了图像压缩效率与精度。
  • JPEGMATLAB.zip
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    本资源提供JPEG图像压缩算法在MATLAB环境下的完整实现代码,包括量化、离散余弦变换(DCT)等核心步骤,适用于学习与研究。 【程序老媛出品,必属精品】资源名:MATLAB实现JPEG压缩算法程序源码.zip 资源类型:程序源代码 源码说明:用MATLAB实现了JPEG图像压缩算法,包括DCT变换、霍夫曼编码等技术,并包含完整注释和示例,非常适合学习参考。 适合人群:新手及有一定经验的开发人员
  • Python.py
    优质
    本代码示例展示了如何使用Python进行图片压缩,通过调整图像质量和尺寸,有效减少文件大小而不显著影响视觉效果。适合网站优化和存储空间管理。 项目中大量使用图片加载功能,但由于图片尺寸过大导致加载速度缓慢。因此需要对文件进行统一压缩处理。关于具体的压缩方法可以参考相关技术文章中的描述。
  • Python中JPEG
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    本文介绍了如何在Python编程语言中实现JPEG图像压缩算法。通过详细的代码示例和解释,读者可以学习到JPEG编码的基本原理及其应用实践。适合对数字图像处理感兴趣的初学者和技术爱好者。 在研究JPEG压缩编码对图像数据压缩的基本原理后,设计了JPEG图像压缩算法的程序实现流程,并使用Python语言编写了该程序。此外,还实现了对压缩质量进行控制的功能,验证了JPEG压缩编码技术在图像数据压缩中的可行性。
  • 】利用PCA进行MATLAB代.zip
    优质
    该资源提供了一套基于主成分分析(PCA)算法实现图像压缩功能的MATLAB代码。通过线性降维技术有效减少图像数据量,同时保持关键视觉信息不变,适用于研究与教学用途。 基于主成分分析(PCA)算法实现图像压缩的MATLAB源码。
  • MATLAB_HUFF.rar_哈夫曼编应用__matlab
    优质
    本资源提供使用MATLAB实现基于哈夫曼编码的图像压缩算法代码,适用于学习和研究图像数据压缩技术。包含详细的注释和示例说明。 哈夫曼算法可以用于实现图片的压缩,并且可以通过前后对比来展示其效果。
  • (C++) LZ77、LZ78和LZW.zip
    优质
    本资源包含了C++语言编写的LZ77、LZ78及LZW三种经典压缩算法的完整源代码,适用于数据压缩技术的学习与研究。 # 基于C++的LZ77、LZ78与LZW压缩算法实现 ## 项目简介 本项目是一个数据压缩与解压缩的程序集,实现了三种经典的无损数据压缩算法:LZ77、LZ78和LZW,并提供了它们的并行版本以加速处理过程。此外,该项目还包括了针对这些算法的测试程序,用于验证压缩和解压操作的有效性和准确性。 ## 主要特性 1. 算法实现 实现了三种经典的无损数据压缩算法:LZ77、LZ78和LZW。 2. 并行优化 提供了LZ77算法的并行版本,利用多线程技术加速压缩与解压过程。 3. 命令行接口 设计了一个友好的命令行界面,方便用户选择不同的压缩方法进行操作。 4. 测试程序 包含测试工具以验证数据处理功能的有效性,并评估各算法的性能表现。 ## 安装使用步骤 1. 环境准备 需要确保开发环境中已经安装了C++编译器,例如GCC或Clang。 2. 编译代码 在终端中进入项目文件夹,然后执行相应的命令进行代码编译。
  • C语言 7-Zip.rar
    优质
    本资源为C语言编写的7-Zip压缩算法源代码,适用于研究和学习高效数据压缩技术。包含完整示例,便于深入理解与应用。 7-Zip的压缩算法是一种快速且具有高压缩比的技术。它有多个版本的实现代码,其中包括C语言版本。研究这部分代码可以帮助理解用C语言进行文件压缩的相关思路。
  • C#批量
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    本项目提供了一种使用C#编程语言高效批量压缩图片的方法和源代码。通过简洁易懂的程序设计,可以轻松处理大量图片文件,有效减少存储空间并加快传输速度。适合需要对大批量图像进行优化处理的应用场景。 在IT行业中,C#是一种广泛使用的编程语言,在Windows应用程序和.NET框架开发中尤为突出。本话题将探讨如何使用C#实现批量图片压缩的功能,这是一项常见的需求,尤其是在处理大量图像数据时,如网站优化、存储效率提升或者移动应用的资源管理。 批量压缩图片的核心在于理解图像处理的基本原理以及在C#中的相关类库的应用。通过`System.Drawing`命名空间下的类,可以轻松地操作和处理图像。其中,`Image.FromFile()`方法用于加载待压缩的图片;例如: ```csharp using (var image = Image.FromFile(path_to_image.jpg)) ``` 为了保持图片原有的宽高比进行等比例缩放,需要计算出新的尺寸大小。这可以通过获取原始尺寸(即`Width`和`Height`属性)并根据目标最大尺寸来确定缩放比例实现: ```csharp int maxWidth = 800; int maxHeight = 600; float ratioX = (float)maxWidth / image.Width; float ratioY = (float)maxHeight / image.Height; float ratio = Math.Min(ratioX, ratioY); int newWidth = (int)(image.Width * ratio); int newHeight = (int)(image.Height * ratio); using (var newImage = new Bitmap(newWidth, newHeight)) using (var graphics = Graphics.FromImage(newImage)) { graphics.DrawImage(image, 0, 0, newWidth, newHeight); } ``` 在保存图片时,可以通过设置`EncoderParameter`和`ImageCodecInfo`来控制JPEG或PNG等格式的压缩质量。较低的质量会降低文件大小,但可能会损失部分图像细节: ```csharp var encoder = Encoder.Quality; var encoderParameters = new EncoderParameters(1); encoderParameters.Param[0] = new EncoderParameter(encoder, 80L); // 80% quality var codecInfo = ImageCodecInfo.GetImageEncoders().First(x => x.MimeType == image/jpeg); newImage.Save(compressed_image.jpg, codecInfo, encoderParameters); ``` 为了批量压缩图片,可以遍历一个文件夹或文件列表,并对每个文件执行上述步骤。使用`Directory.GetFiles()`方法可以获得指定目录下的所有文件: ```csharp string[] imageFiles = Directory.GetFiles(input_folder, *.jpg, SearchOption.AllDirectories); foreach (string file in imageFiles) { // 在这里调用上面的代码块,将file作为输入 } ``` 以上示例展示了如何使用C#实现批量等比例缩放并压缩图片的基本流程。在实际应用中,可能需要考虑更多的细节问题,例如错误处理、多线程加速以及用户界面交互设计等方面。