이 글에서는 주로 opencv를 기반으로 한 Python의 이미지 압축 알고리즘을 소개하고, 이미지 압축을 위해 opencv를 사용할 때의 일반적인 작동 기법과 주의 사항을 예제 형식으로 분석합니다. 필요한 친구들이 참고할 수 있습니다
이 글의 예제는 Python의 이미지를 설명합니다. opencv 압축 알고리즘을 기반으로 한 압축. 참조를 위해 모든 사람과 공유하세요. 세부 사항은 다음과 같습니다.
보간 방법:
CV_INTER_NN - 최근접 이웃 보간,
CV_INTER_LINEAR - 쌍선형 보간(기본 사용)
CV_INTER_AREA - 픽셀 관계 리샘플링을 사용합니다. 이 방법을 사용하면 이미지를 축소할 때 잔물결을 방지할 수 있습니다. 이미지를 확대하면 CV_INTER_NN 방식과 비슷합니다.
CV_INTER_CUBIC - 3차 보간법.
cvResize 함수는 이미지 src의 크기를 dst와 같은 크기로 변경합니다. ROI가 설정되면 해당 기능은 평소대로 ROI를 지원합니다.
프로그램 1: 이미지 압축(초판)
# 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 11회 압축
프로그램 2: 이미지 압축(초 에디션)
#-*-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
프로그램 3: 함수 버전
#-*-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'
관련 추천:
Pyth whois 모듈은 단순히 웹사이트 도메인 이름을 식별합니다. 그리고 소유자의 방법
Python은 FTP 모듈을 기반으로 ftp 파일 업로드를 구현합니다
위 내용은 opencv 기반 Python 이미지 압축 알고리즘 예제 분석의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!