Python基于opencv的图像压缩算法实例分析

本文实例讲述了Python基于opencv的图像压缩算法。分享给大家供大家参考,具体如下:

插值方法:

CV_INTER_NN - 最近邻插值,

CV_INTER_LINEAR - 双线性插值 (缺省使用)

CV_INTER_AREA - 使用象素关系重采样。当图像缩小时候,该方法可以避免波纹出现。当图像放大时,类似于 CV_INTER_NN 方法..

CV_INTER_CUBIC - 立方插值.

函数 cvResize 将图像 src 改变尺寸得到与 dst 同样大小。若设定 ROI,函数将按常规支持 ROI.

程序1:图像压缩(第一版)

# 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 压缩了11倍

程序2:图像压缩(第二版)

#-*-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

程序3:函数版本

#-*-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'

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希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。

以上是 Python基于opencv的图像压缩算法实例分析 的全部内容, 来源链接: utcz.com/z/313266.html

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