1.基于AI或传统编码方法的缩源像压缩开源算法汇总
2.androidå¾çå缩åº-说说å¨Androidä¸å¦ä½å缩å¾ç
3.NodeJS Imagemin
4.å¾çå¨çº¿å缩ï¼å¾çå缩å¨çº¿å·¥å
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5.Pic Smaller:在线图像压缩工具源码 基于浏览器本地压缩
6.Kotlin实现压缩插件ImageSlimming(一)
基于AI或传统编码方法的像压缩开源算法汇总
探索图像压缩技术的前沿,融合AI与传统编码策略,缩源我们精选了多项开创性研究成果,缩源旨在提升图像压缩的缩源效率与视觉质量。让我们一同探索这些卓越的缩源算法:Li Mu等人的突破:年CVPR大会上,他们提出了《Learning Convolutional Networks for Content-weighted Image Compression》(论文链接),缩源源目标okr源码借助深度学习的缩源自编码器,赋予内容感知,缩源通过优化编码器、缩源解码器和量化器,缩源赋予图像在低比特率下更清晰的缩源边缘和丰富纹理,减少失真。缩源其开源代码可于这里找到,缩源基于Caffe框架。缩源
Conditional Probability Models的缩源革新:Mentzer等人在年的CVPR展示了他们的工作,通过内容模型提升深度图像压缩的性能,论文名为《Conditional Probability Models for Deep Image Compression》(论文链接)。
利用深度神经网络的力量,研究者们正在重新定义压缩标准。例如,Toderici等人在年的CVPR中展示了《Full Resolution Image Compression with Recurrent Neural Networks》,使用RNN构建可变压缩率的系统,无需重新训练(论文链接)。其开源代码可在GitHub找到,基于PyTorch 0.2.0。 创新性的PAMI需要提交源码嘛混合GRU和ResNet架构,结合缩放加性框架,如Prakash等人年的工作所示,通过一次重建优化了率-失真曲线(论文链接),在Kodak数据集上,首次超越了JPEG标准。开源代码见这里,基于Tensorflow和CNN。 AI驱动的图像压缩,如Haimeng Zhao和Peiyuan Liao的CAE-ADMM,借助ADMM技术优化隐性比特率,提高了压缩效率与失真性能(论文),对比Balle等人的工作(论文)有所突破。 生成对抗网络(GAN)的优化应用,如.论文,展示了在低比特率下图像压缩的显著改进,开源代码可在GitHub找到,它以简洁的方式实现高图像质量。 深度学习驱动的DSSLIC框架,通过语义分割与K-means算法,提供分层图像压缩的高效解决方案,开源代码在此,适用于对象适应性和图像检索。 传统方法如Lepton,通过二次压缩JPEG,节省存储空间,静态html生日祝福源码Dropbox的开源项目链接,适合JPEG格式存储优化。 无损图像格式FLIF,基于MANIAC算法,超越PNG/FFV1/WebP/BPG/JPEG,支持渐进编码,详情可在官方网站查看。 Google的Guetzli,以高效压缩提供高画质JPEG,体积比libjpeg小-%,适用于存储优化(源码)。 这些创新的算法和技术,展示了AI和传统编码方法在图像压缩领域的融合与进步,不仅提升了压缩效率,更为图像的存储和传输提供了前所未有的可能性。androidå¾çå缩åº-说说å¨Androidä¸å¦ä½å缩å¾ç
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NodeJS Imagemin
imagemin是常用的NodeJS压缩库,支持多种插件,包括有损和无损压缩。其用法简单直接,但安装过程中可能出现一些问题,特别是在 CentOS 系统上。
在安装过程中,首先安装imagemin本身,这通常不会出现问题。接着,杨青博客源码安装用于压缩PNG的插件imagemin-pngquant时,会遇到依赖底层读写PNG的跨平台库libpng-dev的错误。在CentOS上,可以使用rpm -qa |grep libpng命令检查该库是否已安装,如果没有,则需要通过yum install libpng-devel进行安装。
安装libpng-dev之后,再次尝试安装imagemin-pngquant,仍会遇到错误“Error: pngquant failed to build, make sure that libpng-dev is installed”。进一步的排查发现,问题可能是由yum安装的libpng-devel版本过低,不兼容pngquant-bin提供的源码版本所导致的。
解决这一问题有两种方法。第一种是升级libpng-devel的版本,但这并非推荐做法,因为这可能会依赖于GLIBC版本,而GLIBC是Linux系统底层API,几乎所有运行库都依赖于它,并且它提供了许多必要的功能实现。这种升级操作可能会导致严重问题。第二种方法是手动安装pngquant(一个使用C语言编写的PNG压缩开源库),在CentOS中,需要先安装epel-release包,然后通过yum安装pngquant。安装完成之后,崛企智慧酒店源码使用pngquant --version查看版本信息,并在pngquant-bin的安装代码中去除编译安装失败时终止进程的逻辑,发布一个名为pngquant-bin-no-exit的npm包。
接着,对于依赖pngquant-bin-no-exit的插件imagemin-pngquant,同样需要创建一个名为imagemin-pngquant-no-exit的npm包,这样可以避免安装原始的imagemin-pngquant。最后,引入imagemin-pngquant-no-exit进行使用即可。
对于其他imagemin插件安装失败时,同样可以采用上述方法解决,例如用于压缩JPG的imagemin-mozjpeg插件。这些插件通常依赖于特定的C语言编写的压缩库,如mozjpeg,与PNG压缩插件不同。另外,mozjpeg不能通过yum安装,需要下载源代码进行编译安装。编译完成后,可以在/opt/mozjpeg/bin目录下找到对应的二进制可执行文件。
虽然整个安装过程可能没有完全成功,但通过上述步骤,可以确保程序的正常运行。只需对引入的代码稍作修改即可。
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Imagine
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Pic Smaller:在线图像压缩工具源码 基于浏览器本地压缩
图小小是Github开源社区上的一款在线图像压缩工具源码,它采用Vite+React技术栈开发,支持JPEG/PNG/WebP/Gif四种格式的压缩。
图小小是一款用户界面直观且提供压缩配置的优秀在线压缩工具。其特色在于使用浏览器本地进行压缩,避免了服务端交互,确保了用户的安全性。
使用图小小非常便捷,无需担心GFW影响,中国用户可直接访问网址pic-smaller.vercel.app或 picsmaller.com来使用它。
图小小是一个纯Vite + React项目,开发前需先熟悉这些技术。项目使用现代浏览器技术,如OffscreenCanvas、WebAssembly和Web Worker,提供高效压缩功能。
如需在本地服务器部署图小小,项目提供了基于Docker的文档和测试通过的Dockerfile脚本。只需在项目根目录按照指引启动Docker应用程序。
部署完成后,通过.0.0.1:可访问项目。若要使项目面向所有人开放,需准备指向本地的域名,并通过nginx等反向代理服务器将请求代理至本地的端口。
Kotlin实现压缩插件ImageSlimming(一)
简述: 从零开始,使用Kotlin开发AndroidStudio压缩插件ImageSlimming的全过程,包括导学篇、基础篇和实战篇。文章总三篇,旨在提高项目开发效率,减少压缩的繁琐步骤。
一、为什么要撸一个压缩插件?
在项目开发中,处理是常见需求。一般开发者会在使用前进行压缩,传统方法是使用TinyPng在线服务,需要多次操作和下载,耗时且繁琐。ImageSlimming插件通过利用TinyPng API,提供一键压缩的功能,节省时间,提升工作效率。
二、插件的基本描述
ImageSlimming是一款基于TinyPng API的压缩插件,使用Kotlin编写,并配合Java Swing框架设计用户界面。支持AndroidStudio、Intellij IDEA、WebStorm等JetBrains全家桶系列IDE。
三、插件支持的功能
具体功能包括但不限于批量压缩、自动上传至TinyPng、压缩结果自动下载等。插件旨在简化处理流程,提高开发效率。
四、插件开发使用到的技术点
开发过程涉及Kotlin语言、TinyPng API集成、Java Swing框架应用、插件开发规范等技术点。通过这些技术,实现插件的自动化功能,提升用户体验。
五、插件的使用步骤
插件使用步骤包括安装、配置TinyPng API密钥、选择需要压缩的、执行压缩操作、查看压缩结果等。具体步骤详细说明将在后续文章中阐述。
六、插件源码和插件包下载
插件已发布至jetbrains仓库,正在审核中。预计不久后即可在AndroidStudio或其他JetBrains全家桶插件市场中搜索并下载。插件源码及下载链接将在后续文章中提供。
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开发一款压缩工具(二):使用 pngquant 实现压缩
使用 pngquant 实现压缩,相较于上篇使用 pillow 库,pngquant 能提供更高效的压缩效果,文件大小通常能减小高达 %,且能保持 alpha 透明度,甚至在使用 8 位 PNG 格式时,相较于 / 位 PNG 文件,体积能减小 -%。其背后核心算法包括改进的中值切割量化和 K-means 颜色校正,使得压缩后的颜色差异几乎不可察觉。
将 pngquant 库应用在压缩时,首先需要安装相应的工具,这涵盖了源码、命令行、GUI 等多种形式。虽然 GUI 工具目前较为复杂,不易使用,但命令行形式通过直接调用命令即可实现 PNG 压缩,操作简便。安装步骤包括下载适合的操作系统版本的安装包,然后在命令行界面输入“pngquant”即可启动使用。若希望进一步方便操作,还可配置环境变量,便于后续使用。
在实际操作中,pngquant 提供了多种可选参数来调整压缩效果,以适应不同的需求。例如,“--skip-if-larger”选项可避免压缩后的文件体积大于原始文件,以避免无效操作;“--quality”参数允许设置质量等级,通常建议在不影响视觉效果的前提下适当减小,但降低此值会导致压缩率降低;“--force”选项则允许覆盖已存在的压缩文件,确保压缩过程的一致性;此外,通过“--output”参数指定输出文件名,若希望将输出文件格式设定为 jpg,尽管此操作通常不会使文件变小,但在某些场景下可能有特定需求。
为了更高效地调用 pngquant 命令行工具,可以使用 Python 的 subprocess 模块来封装一个压缩函数。虽然在获取命令行输出时通常不需要此操作,但在实际集成应用中,通过 subprocess 调用 pngquant 命令行,能够实现自动化处理,提升整体流程的效率与灵活性。