opencv に基づく Python 画像圧縮アルゴリズムの分析例

この記事では、主に opencv に基づく Python の画像圧縮アルゴリズムを紹介し、画像圧縮に opencv を使用する際の一般的な操作テクニックと注意事項をサンプルの形式で分析します。 opencv 圧縮アルゴリズムに基づく圧縮。参考のために皆さんと共有してください。詳細は次のとおりです:

補間方法:

CV_INTER_NN - 最近傍補間、

CV_INTER_LINEAR - 双線形補間 (デフォルト使用)

CV_INTER_AREA - ピクセル関係リサンプリングを使用します。この方法により、画像をズームアウトしたときの波紋を回避できます。画像を拡大すると、CV_INTER_NN メソッドと似ています。
CV_INTER_CUBIC - 三次補間。

関数 cvResize は、画像 src のサイズを dst と同じサイズに変更します。 ROI が設定されている場合、関数は通常どおり ROI をサポートします

プログラム 1: 画像圧縮 (初版)

# coding=utf-8
import time
time1 = time.time()
import cv2
image=cv2.imread("c:/1.jpg")
res = cv2.resize(image, (1280,960), interpolation=cv2.INTER_AREA)
# cv2.imshow('image', image)
# cv2.imshow('resize', res)
# cv2.waitKey(0)
# cv2.destroyAllWindows()
cv2.imwrite("C:/5.jpg",res)
time2=time.time()
print u'总共耗时：' + str(time2 - time1) + 's'

4.19M—377k 11 回圧縮

プログラム 2: 画像圧縮 (2 回目)エディション)

#-*-coding:utf-8-*-
#############设置编码################
import sys
reload(sys)
sys.setdefaultencoding('utf-8')
###################导入计算机视觉库opencv和图像处理库PIL####################
from PIL import Image
from PIL import ImageEnhance
from PIL import ImageFilter
import cv2
import time
time1 = time.time()
####################读入图像###############################
image=cv2.imread("c:/pic//0.jpg")
####################双三次插值#############################
res = cv2.resize(image, (1280,960), interpolation=cv2.INTER_AREA)
####################写入图像########################
cv2.imwrite("C:/pic/101.jpg",res)
###########################图像对比度增强##################
imgE = Image.open("c:/pic/101.jpg")
imgEH = ImageEnhance.Contrast(imgE)
img1=imgEH.enhance(2.8)
########################图像转换为灰度图###############
gray = img1.convert("L")
gray.save("C:/pic/3.jpg")
##########################图像增强###########################
# 创建滤波器，使用不同的卷积核
gary2=gray.filter(ImageFilter.DETAIL)
gary2.save("C:/pic/2.jpg")
#############################图像点运算#################
gary3=gary2.point(lambda i:i*0.9)
gary3.save("C:/pic/4.jpg")
# img1.show("new_picture")
time2=time.time()
print u'总共耗时：' + str(time2 - time1) + 's'

4.17M –>290kb

プログラム 3: 関数バージョン

#-*-coding:utf-8-*-
#############设置编码################
import sys
reload(sys)
sys.setdefaultencoding('utf-8')
############导入计算机视觉库opencv和图像处理库PIL####################
from PIL import Image
from PIL import ImageEnhance
from PIL import ImageFilter
import cv2
import time
time1 = time.time()
########################自定义图像压缩函数############################
def img_zip(path,filename1,filename2):
  image = cv2.imread(path+filename1)
  res = cv2.resize(image, (1280, 960), interpolation=cv2.INTER_AREA)
  cv2.imwrite(path+filename2, res)
  imgE = Image.open(path+filename2)
  imgEH = ImageEnhance.Contrast(imgE)
  img1 = imgEH.enhance(2.8)
  gray1 = img1.convert("L")
  gary2 = gray1.filter(ImageFilter.DETAIL)
  gary3 = gary2.point(lambda i: i * 0.9)
  gary3.save(path+filename2)
################################主函数##################################
if __name__ == '__main__':
  path=u"c:/pic/"
  filename1="0.jpg"
  filename2="1.jpg"
  img_zip(path,filename1,filename2)
  time2 = time.time()
  print u'总共耗时：' + str(time2 - time1) + 's'

関連する推奨事項:

Python ベースWhois モジュールは単に Web サイトのドメイン名を識別するだけですそして所有者のメソッド

PythonはFTPモジュールに基づいてftpファイルアップロードを実装します

以上がopencv に基づく Python 画像圧縮アルゴリズムの分析例の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。