压缩jpeg

本文详细介绍了如何使用C++语言和libjpeg库对jpg图片进行按比例压缩,包括安装库、读取文件信息、设置压缩参数和执行压缩过程等步骤。

使用C++按比例压缩jpg,可以使用libjpeg库。具体步骤如下:

  1. 安装libjpeg库并包含头文件。

  2. 打开要压缩的jpg文件并读取其信息。

    FILE* infile = fopen("input.jpg", "rb"); 
    struct jpeg_decompress_struct cinfo; 
    struct jpeg_error_mgr jerr; 
    cinfo.err = jpeg_std_error(&jerr); jpeg_create_decompress(&cinfo); 
    jpeg_stdio_src(&cinfo, infile); 
    jpeg_read_header(&cinfo, TRUE); 
    jpeg_start_decompress(&cinfo);

  3. 计算压缩后的宽度和高度。

    
    
    
    int scale = 2; // 压缩比例 
    int width = cinfo.image_width / scale; 
    int height = cinfo.image_height / scale;

  4. 设置压缩参数并开始压缩。

    
    

    struct jpeg_compress_struct cinfo; 
    struct jpeg_error_mgr jerr; 
    cinfo.err = jpeg_std_error(&jerr); 
    jpeg_create_compress(&cinfo); 
    FILE* outfile = fopen("output.jpg", "wb"); 
    jpeg_stdio_dest(&cinfo, outfile); 
    cinfo.image_width = width; 
    cinfo.image_height = height; 
    cinfo.input_components = cinfo.num_components; 
    cinfo.in_color_space = cinfo.jpeg_color_space; 
    jpeg_set_defaults(&cinfo); 
    jpeg_set_quality(&cinfo, 80, TRUE); // 压缩质量 
    jpeg_start_compress(&cinfo, TRUE); 
    JSAMPROW row_pointer[1]; 
    int row_stride; row_stride = width * cinfo.input_components;
     while (cinfo.next_scanline < cinfo.image_height) {
        row_pointer[0] = &buffer[cinfo.next_scanline * row_stride]; 
        jpeg_write_scanlines(&cinfo, row_pointer, 1); 
    } 
    jpeg_finish_compress(&cinfo); fclose(outfile);

  5. 关闭文件并释放内存。

    
    

    jpeg_destroy_compress(&cinfo); 
    jpeg_finish_decompress(&cinfo); 
    jpeg_destroy_decompress(&cinfo);
    fclose(infile);

### 无损压缩 JPEG 图像的方法与工具 JPEG 标准不仅支持有损压缩,也提供了一种**无损压缩模式**。这种模式通过去除图像中的冗余信息而不损失任何图像质量,适用于对图像精度要求较高的场景,如医学影像、档案保存等[^1]。 #### 方法原理 JPEG 的无损压缩主要依赖于**预测编码**和**熵编码**的结合: - **预测编码**:在无损压缩模式下,JPEG 使用基于邻近像素值的预测方法来减少图像的空间冗余。例如,当前像素值可以通过其左侧或上方的像素值进行预测。预测误差(即实际像素值与预测值之间的差)随后被编码而不是原始像素值本身。这种方式可以显著降低数据量[^5]。 - **熵编码**:预测误差通常具有较低的信息熵,因此可以使用霍夫曼编码或算术编码等高效熵编码技术进一步压缩数据。这些编码方式能够根据符号出现的概率分配不同长度的码字,从而实现更紧凑的数据表示。 #### 实现示例 以下是一个简单的 MATLAB 函数,展示了如何通过预测误差来进行 JPEG 无损压缩的基本思路: ```matlab function error = jpg_loss_error_gray1(img) [row, col] = size(img); error = zeros(row, col); for i = 1:row for j = 1:col if (i == 1) if (j == 1) predict = 0; else predict = img(i, j-1); end else predict = img(i-1, j); end error(i, j) = img(i, j) - predict; end end ``` 该函数计算每个像素与其预测值之间的差异,并将结果存储在一个误差矩阵中。这个误差矩阵随后可以用于熵编码以完成最终的压缩过程。 #### 常见工具与软件 目前市面上存在多种支持 JPEG 无损压缩的工具和软件,包括但不限于: - **ImageMagick**:一个功能强大的图像处理工具,支持多种图像格式转换及压缩操作。它可以通过命令行轻松实现 JPEG 图像的无损压缩。 - **Adobe Photoshop**:专业图像编辑软件,内置了“另存为 Web 所用格式”功能,允许用户选择无损压缩选项来优化图像大小而不会影响画质。 - **XnConvert**:跨平台的批量图像处理工具,支持超过 500 种图像格式,并提供了丰富的图像处理功能,包括无损压缩设置。 - **OptimPNG / PNGOUT**:虽然主要是针对 PNG 格式设计的工具,但某些版本也支持 JPEG 的无损压缩,适合需要自动化处理大量图像文件的情况。 - **在线工具**:如 TinyPNG 或 CompressJPEG 等网站提供简便的服务,用户只需上传图片即可自动执行无损压缩,非常适合非技术用户快速获得压缩后的图像文件。 #### 应用场景 由于无损压缩保留了所有原始图像信息,因此特别适合用于那些对图像细节至关重要的应用领域,比如: - 医疗成像(如 X 光片、MRI) - 档案文档扫描 - 高精度图像分析 - 数字出版行业 总之,JPEG 的无损压缩技术能够在保持图像完整性的前提下有效减小文件体积,是高质量图像存储与传输的理想选择之一。 ---
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