机器学习实战：用 SVD 压缩图像（已上线）

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SVD

前文我们了解了奇异值分解（SVD）的原理，今天就实战一下，用矩阵的奇异值分解对图片进行压缩.

Learn by doing

我做了一个在线的图像压缩应用，大家可以感受一下。

功能很简单，上传需要压缩的图片，选择压缩比，提交即可。

下面咱们就一起看看实现过程

用SVD压缩图像

原理很简单：将图片分解为RGB三颜色矩阵，将每个颜色矩阵进行奇异值分解，然后选择指定数量的特征对矩阵进行压缩。

核心代码

完整代码大家可以clone我的huggingface

https://huggingface.co/spaces/beihai/Image-Compression-with-SVD

核心代码1:

p表示奇异值的百分比，根据指定的清晰度提取奇异值清晰度越高，压缩比越低，提取的奇异值的个数也就越多，图片也就越不会失真）

defrebuild_img(u,sigma,v,percent):m=len(u)n=len(v)a=np.zeros((m,n))count=(int)(sum(sigma))curSum=0k=0whilecurSum<=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+=1a[a<0]=0a[a>255]=255

核心代码2:主要就是定义inderence函数和gradio前端的实现

importosos.system("pipinstall--upgradepip")os.system("pipinstallopencv-python-headless")importcv2importnumpyasnpimportgradioasgrfromfuncimportrebuild_imgdefinference(img,k):input_img=cv2.imread(img,cv2.IMREAD_COLOR)u,sigma,v=np.linalg.svd(input_img[:,:,0])R=rebuild_img(u,sigma,v,k)u,sigma,v=np.linalg.svd(input_img[:,:,1])G=rebuild_img(u,sigma,v,k)u,sigma,v=np.linalg.svd(input_img[:,:,2])B=rebuild_img(u,sigma,v,k)restored_img=np.stack((R,G,B),2)returnImage.fromarray(restored_img[:,:,::-1])gr.Interface(inference,[gr.inputs.Image(type="filepath",label="Input"),gr.inputs.Slider(0,1,0.1,default=0.6,label="Compressionratio")],gr.outputs.Image(type="pil",label="Output"),title=title,description=description,article=article).launch(enable_queue=True,cache_examples=True,share=True)

上线

Gradio + Huggingface 上线机器学习应用（纯免费）我已经介绍过很多遍了，这里就不赘述了，还不太熟悉的同学请移步我这篇文章：腾讯的这个算法，我搬到了网上，随便玩！

这里就提一下遇到的小问题及解决方法吧。

由于用了cv2，所以要安装opencv-python，但是运行中报错如下：

File"/home/user/.local/lib/python3.8/site-packages/cv2/__init__.py",line8,infrom.cv2import*ImportError:libGL.so.1:cannotopensharedobjectfile:Nosuchfileordirectory

针对这个错误，网上有以下方法：

1 yum安装：

yuminstalllibglvnd-glx

2 重新安装opencv包：

pipuninstallopencv-pythonpipinstallopencv-python-headless

第一种方法需要root权限，建议直接第二种方法吧，省事。

参考：https://blog.razrlele.com/p/1920https://blog.csdn.net/qq_42192693/article/details/121392195

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关键词： 机器学习 奇异值分解 重新安装