by jntcf, 201712

# -*- coding: utf-8 -*-
from PIL import Image
import numpy as np

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此指令碼的作用是圖片壓縮，是SVD的一個應用實踐，涉及PIL、numpy庫
（python中處理圖片的庫比較多，比如PIL、OpenCV、matplotlib等。）
主邏輯：讀取一個PNG圖片，
	RGB三原色特徵使用svd進行主特徵提取
	然後輸出不同清晰度的jpg檔案
	
by jntcf, 201712
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def rebuild_img(u, sigma, v, percent): #p表示奇異值的百分比
    m = len(u)
    n = len(v)
    a = np.zeros((m, n))

    #根據指定的清晰度提取奇異值
    #（清晰度越高，壓縮比越低，提取的奇異值的個數也就越多，圖片也就越不會失真）
    count = (int)(sum(sigma))
    curSum = 0
    k = 0
    while curSum <= count * percent:
        uk = u[:, k].reshape(m, 1)
        vk = v[k].reshape(1, n)
        a += sigma[k] * np.dot(uk, vk)
        curSum += sigma[k]
        k += 1

    a[a < 0] = 0
    a[a > 255] = 255
    #按照最近距離取整數，並設定引數型別為uint8
    return np.rint(a).astype("uint8")
	
def svdimage(filename, percent, outFolder):
    img = Image.open(filename, 'r')
    a = np.array(img)
	
    #提取RGB的主特徵（奇異值SVD），處理後根據指定清晰度（百分比）返回新的RGB資料
    u, sigma, v = np.linalg.svd(a[:, :, 0])
    R = rebuild_img(u, sigma, v, percent)
    u, sigma, v = np.linalg.svd(a[:, :, 1])
    G = rebuild_img(u, sigma, v, percent)
    u, sigma, v = np.linalg.svd(a[:, :, 2])
    B = rebuild_img(u, sigma, v, percent)	
	
    #新的RGB疊加，儲存為JPG圖片
    I = np.stack((R, G, B), 2)
    Image.fromarray(I).save(outFolder+"svd_" + str(p * 100) + ".jpg")
	
if __name__ == '__main__':
    filename='e:\\1.png'#原始圖片
	outFolder='e:\\'#處理後的jpg圖片輸出目錄
 

    #按指定壓縮比進行圖片處理（0.1 ~ 0.9）
    #壓縮比越大（最大到0.1）處理後的圖片越模糊	
    for p in np.arange(0.1, 1, 0.1):
        svdimage(filename, p, outFolder)