图像压缩

ImageMagick http://www.imagemagick.com.cn/index.html 提供命令行工具 window linux都有 Thumbnails java工具库 oss api https://help.aliyun.com/document_detail/100327.html?spm=a2c4g.11186623.6.1394.735b51b0ahGbes 在线压缩网站 一般大量图片都要缴费 来源： https://www.cnblogs.com/yszzu/p/12509564.html

工作中涉及到对图像压缩算法的评价，需要衡量图像压缩前后图像的差异，经典的PSNR指标对结构性差异较敏感，但是对亮度差异不够敏感，故采用亮度直方图来反映差异，因问题大多出现于局部，故而选择在局部上进行计算，避免全局的统计降低敏感度，记录如下： #coding=utf-8 from PIL import Image import numpy as np import datetime as dt class HistogramSmilarity ( object ) : def __init__ ( self , size , gridsize ) : self . size = size self . gridsize = gridsize self . widemount = self . size [ 0 ] // self . gridsize [ 0 ] self . highmount = self . size [ 1 ] // self . gridsize [ 1 ] self . gridcount = self . widemount * self . highmount #self.gridcount=int(self.size[0]*1.0/(self.gridsize[0]-0.5)+1)*int(self.size[1]*1.0/(self

1）问题描述 2）基本思路 3）代码实现 import java . util . Scanner ; public class example { /** * * @param n 图像灰度数组的大小 * @param p 图像灰度数组 * @param s s[i]表示从0到i压缩为一共占多少存储空间 * @param l l代表length * @param b b代表bits */ 1 public void Compress ( int n , int [ ] p , int [ ] s , int [ ] l , int [ ] b ) { int Lmax = 256 ; int header = 11 ; s [ 0 ] = 0 ; for ( int i = 1 ; i <= n ; i ++ ) { b [ i ] = length ( p [ i ] ) ; // 计算像素点p需要的存储位数 int bmax = b [ i ] ; s [ i ] = s [ i - 1 ] + bmax ; l [ i ] = 1 ; for ( int j = 2 ; j <= i && j <= Lmax ; j ++ ) { if ( bmax < b [ i - j + 1 ] ) { bmax = b [ i - j + 1 ] ; } if ( s [ i ]

　　 ABBYY FineReader 12 是一款非常实用的OCR文字识别软件，在使用ABBYY FineReader保存文档时可以选择图像格式和压缩方法，通过图像压缩可以减小文件的大小，图像压缩方法视压缩率和数据损失而异，选择压缩方法的因素有两个：生成的图像质量和文件大小。 　　今天主要给大家讲讲ABBYY FineReader允许的压缩方法： 　　ABBYY FineReader允许使用以下压缩方法： 　　?ZIP 　　避免损失数据，用于包含大量单色部分的图像。 　　例如：使用这种方法来压缩屏幕截图和黑白图像。 　　?JPEG 　　用于灰色和彩色图像，如照片，这种方法提供高密度的压缩，但会导致数据损失，图像质量较低（轮廓模糊和颜色调色欠佳）。 　　?CCITT Group 4 　　无数据损失，通常用于在图形程序中创建的黑白图像或扫描图像，CCITT Group 4压缩方法被广泛应用于所有图像。 　　?Packbits 　　无数据损失，用于黑白扫描图像。 　　?LZW 　　无数据损失，用于图形和灰色图像。 　　此外，ABBYY FineReader还可用来压缩PDF文档，打开读取识别扫描的PDF文档之后，再用精确副本的方式保存成PDF文件，保存选项中选中“使用混合式光栅 内容”复选框，可以使文件大小明显缩小，且文字清晰度不会降低，甚至会因为转换过程中去除掉原本PDF图像中的

CHALLENGE ON LEARNED IMAGE COMPRESSION 挑战赛由 Google、Twitter、Amazon 等公司联合赞助，是第一个由计算机视觉领域的会议发起的图像压缩挑战赛，旨在将神经网络、深度学习等一些新的方式引入到图像压缩领域。据 CVPR 大会官方介绍，此次挑战赛分别从 PSNR 和主观评价两个方面去评估参赛团队的表现。 比赛结果： http://www.compression.cc/results/ 地址： http://openaccess.thecvf.com/CVPR2018_workshops/CVPR2018_W50.py# 摘要：我们展示了一种用于低码率图像压缩的端到端可训练图像压缩框架。我们的方法基于变分自编码器，包含一个非线性编码器变换、均匀量化器、非线性解码器变换和后处理模块。压缩表征的先验概率通过使用超先验自编码器的拉普拉斯分布来建模，并与变换自编码器进行联合训练。为了去除低码率图像的压缩失真和模糊，我们提出了一种基于卷积的高效后处理模块。最终，考虑到 CLIC 挑战赛对码率的限制，我们使用一个码率控制算法来对每一个图像自适应性地分配码率。在验证集和测试集上的实验结果证明，使用感知损失训练出的该优化框架能够实现最优的 MS-SSIM 性能。结果还表明该后处理模块可以提高基于深度学习的方法和传统方法的压缩性能，在码率为 0.15

WebP、SharpP、自适应分辨率、Guetzli等图像压缩技术。 QQ空间GIF采用SharpP编码后，单图平均大小降幅90%，高峰期流量降幅30%。 https://www.douban.com/group/topic/112484202/ 阶段一：引入WebP压缩，对业务强侵入 WebP是Google在2010年推出的新一代web图片压缩格式，它的优势体现在： 具有更优的图像数据压缩算法，能带来更小的图片体积（原图基础上节约30%左右大小）； 拥有肉眼识别无差异的图像质量； 具备了无损和有损的压缩模式、Alpha 透明以及动画的特性； 在 JPEG 和 PNG 上的转化效果都相当优秀、稳定和统一； 支持GIF，对GIF的压缩效果尤其显著，可以节约企业大量的带宽资源以及数据空间。 运维同事及时跟进研究WebP并推动应用现网，并基于该技术建立了最初的CDN图片压缩访问方案。 阶段二：引入WebP/SharpP/自适应多方式压缩 老架构的图片压缩在CDN现网能正常服务部分业务，减小服务器端带宽消耗和数据存储的同时，提升了客户端的加载速度。 但该架构的固有缺陷也十分明显： 压缩能力有限，只支持WebP一种方式，跟不上行业压缩技术趋势； 压缩场景有限，只支持兼容WebP格式的部分客户端访问； 对业务侵入严重，导致实际推广效果不佳。 基于此，在优化图片压缩访问方案的时候