本文介绍了图像压缩的重要性，并详细讲解了无损压缩的Run-Length Encoding (RLE) 和 Huffman编码，以及有损压缩的Discrete Cosine Transform (DCT) 算法。每个算法都配以Python实现代码，帮助理解其工作原理。
图像压缩是一种常见的图像处理技术，旨在通过减少图像数据的冗余性，以减小图像文件的大小。在本文中，我们将介绍几种常用的用于压缩静止图像的算法，并提供相应的编程示例。
一、无损压缩算法
- Run-Length Encoding (RLE) 算法
RLE 是一种简单而有效的无损图像压缩算法，它通过计算连续出现的像素值的重复次数来减少冗余数据。下面是一个 Python 实现的示例代码：
def rle_compress(image):
compressed_data = []
count = 1
for
订阅专栏 解锁全文
扫一扫
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
