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  • android本地视频压缩,相对于ffmpeg压缩速度更快,效率高,代码可直接运行。
  • 我使用的是如下方法,但是在运行的时候速度太,还有压缩多个文件时,其中的某个会有不压缩的情况,需要在哪里进行优化,或者有那些其他的技术?需要压缩不同类型的图片 ``` File qianfile = new File(strArray[i...
  • 压缩感知原理简介

    万次阅读 多人点赞 2019-07-15 21:51:23
    压缩感知,compressed sensing又称compressed sampling,是在采样过程中完成了数据压缩的过程。 压缩感知在信号采样的过程中,用很少的采样点,实现了和全采样一样的效果。 信号采样 学过通信原理或信号与系统的都...

    压缩感知——简介

    压缩感知,compressed sensing又称compressed sampling,是在采样过程中完成了数据压缩的过程
    压缩感知在信号采样的过程中,用很少的采样点,实现了和全采样一样的效果。

    压缩感知——信号采样

    学过通信原理或信号与系统的都知道奈奎斯特采样定理,即想让采样之后的数字信号完整保留原始信号中的信息,采样频率必须大于信号中最高频率的2倍。原因是时域以τ为间隔进行采样,频域会以1/τ为周期发生周期延拓。那么如果采样频率低于两倍的信号最高频率,信号在频域频谱搬移后就会发生混叠。
    2004年,Candes,陶哲轩和Donoho提出了压缩感知理论,该理论认为:如果信号是稀疏的,那么它可以由远低于采样定理要求的采样点重建恢复。
    突破的关键就在于采样的方式。当我们说“采样频率”的时候,意味着做的是等间距采样,数字信号领域通常都是做等间距采样,也服从奈奎斯特采样定律。
    在这里插入图片描述
    但是压缩感知采用不等间距采样,比如采用随机亚采样(图b上方的红点),那么这时候频域就不再是以固定周期进行延拓了,而是会产生大量不相关(incoherent)的干扰值。如图c,最大的几个峰值还依稀可见,只是一定程度上被干扰值覆盖。这些干扰值看上去非常像随机噪声,但实际上是由于三个原始信号的非零值发生能量泄露导致的(不同颜色的干扰值表示它们分别是由于对应颜色的原始信号的非零值泄露导致的)
    之所以随机亚采样会有这样的效果,可以理解成随机采样使得频谱不再是整齐地搬移,而是一小部分一小部分胡乱地搬移,频率泄露均匀地分布在整个频域,因而泄漏值都比较小,从而有了恢复的可能。

    压缩感知——信号恢复

    压缩感知——两个前提条件

    刚刚的例子之所以能够实现最终信号的恢复,是因为它满足了两个前提条件:

    1. 这个信号在频域只有3个非零值,所以可以较轻松地恢复出它们。
    2. 采用了随机亚采样机制,因而使频率泄露均匀地分布在整个频域。
      这两点对应了CS的两个前提条件——稀疏性(sparsity)不相关性(incoherence)
      稀疏性可以简单直观地理解为:若信号在某个域中只有少量非零值,即信号在某个域中非零点远远小于信号总点数,那么它在该域稀疏,该域也被称为信号的稀疏域
      因此,第一个前提条件要求信号必须在某一个变换域具有稀疏性。比如例子中,信号在频域是稀疏的,因而可以通过所述的重建方法轻松地在稀疏域(频域)复原出原信号。
      然而通常信号在变换域中不会呈现完全的稀疏性。其实只要它近似满足稀疏性,即大部分值趋于零,只有少量大的非零值,就可以认为它是可压缩信号,可以对它进行CS亚采样。
      对于之前讲的例子,如果它在频域中不稀疏,我们可以做DWT、DCT等,找到它的稀疏变换。

    前提条件1——稀疏性在这里插入图片描述

    前提条件2——非相关性/等距约束性

    在讲第二个前提条件之前,需要引入必要的数学表达。
    在这里插入图片描述
    上面这张图把亚采样的过程用矩阵的方式表达出来:
    如图,x是为长度N的一维信号,也就是原信号,稀疏度为k。此刻它是未知的。
    Φ为观测矩阵,对应着亚采样这一过程。它将高维信号x投影到低维空间,是已知的。
    y=Φx为长度M的一维测量值,也就是亚采样后的结果。显然它也是已知的。
    因此,压缩感知问题就是在已知测量值y和测量矩阵Φ的基础上,求解欠定方程组y=Φx得到原信号x。
    然而,一般的自然信号x本身并不是稀疏的,需要在某种稀疏基上进行稀疏表示。令x=Ψs,Ψ为稀疏基矩阵,s为稀疏系数。
    于是最终方程就变成了:y=ΦΨs。已知y、Φ、Ψ,求解s。
    y=ΦΨs有点长,我们把ΦΨ合并成一个矩阵,称之为传感矩阵。即令Θ=ΦΨ ,则y=ΘS。问题即为,已知y和Θ,求解S
    对应到一开始的例子中:
    x就是三个正弦信号叠加在一起的原信号a;
    稀疏矩阵Ψ就是傅里叶变换,将信号变换到频域S;
    观测矩阵Φ就是我们采用的随机亚采样方式;
    y就是最终的随机亚采样的结果c。
    在这里插入图片描述
    求解出S后,由x=Ψs即可得到恢复出的原信号x。
    然而在正常情况下,方程的个数远小于未知数的个数,方程是没有确定解的,无法重构信号。但是,由于信号是K稀疏,如果上式中的Φ满足有限等距性质(RIP),则K个系数就能够从M个测量值准确重构(得到一个最优解)。
    陶哲轩和Candès证明了RIP是观测矩阵要满足的准确要求。但是,要确认一个矩阵是否满足RIP非常复杂。于是Baraniuk证明:RIP的等价条件是观测矩阵和稀疏表示基不相关(incoherent)。即压缩感知的第二个前提条件。
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    那怎样找到不相关的观测矩阵呢?陶哲轩和Candès又证明: 独立同分布的高斯随机测量矩阵可以成为普适的压缩感知测量矩阵。
    于是满足高斯分布的随机测量矩阵就成了CS最常用的观测矩阵。
    对于二维信号,往往就采用二维高斯随机测量采样矩阵对图像进行亚采样。
    对于一维信号,采用前文提到的随机不等间距的亚采样即可。

    压缩感知——重建方法

    信号采样后需要将其恢复。CS的重建也就是求解欠定方程组y=ΘS的方法。这是一个零范数(l0)最小化问题,是一个NP完全问题(没有快速解法的问题),因此往往转换成一范数(l1)最小化的求解,或者用一些近似估计的算法。
    匹配追踪是一种典型的算法。以上文中的例子为例:
    (1) 由于原信号的频率非零值在亚采样后的频域中依然保留较大的值,其中较大的两个可以通过设置阈值,检测出来(图a)。
    (2) 然后,假设信号只存在这两个非零值(图b),则可以计算出由这两个非零值引起的干扰(图c)。
    (3) 用a减去c,即可得到仅由蓝色非零值和由它导致的干扰值(图d),再设置阈值即可检测出它,得到最终复原频域(图e)
    (4) 如果原信号频域中有更多的非零值,则可通过迭代将其一一解出。
    在这里插入图片描述

    扩展:图像压缩与压缩感知

    信号的稀疏性已经在图像压缩领域有了很广泛的应用。利用信号的稀疏性,可以对信号进行压缩。如图像压缩领域的JPEG格式,就是将图像变换到离散余弦域,得到近似稀疏矩阵,只保留较大的值,从而实现压缩。
    图像压缩和压缩感知这两个概念有着本质上的区别。
    图像压缩是先进行了全采样,然后再变换域丢弃小系数,完成压缩;
    而压缩感知不同,它的思想其实从图像压缩中借鉴了很多:既然全采样了还要再丢弃,我们为什么不能直接少采样一些点?因此,压缩感知直接进行了亚采样,然后再用算法消除亚采样导致的伪影。可以说,压缩感知直接在采样时就完成了压缩
    在这里插入图片描述
    这种直接减少采样点,采集完后重建的方式,相比于图像压缩的全采用之后再压缩的方式,对于很多情形,比如照相机拍摄照片,并没有优势。因为所有像素的采集在一瞬间就都完成了。但是对于一些采集比较慢的情形,比如核磁共振成像,CS就可以发挥巨大优势。原本一副MRI图像常常需要几十秒,速度慢也是MRI的一大缺陷。而应用CS技术后,只需要采集全采样几分之一的数据,就可以重建出原图。这样就可以把成像速度提高好几倍,同时对图像质量影响不大。

    总结

    什么是压缩感知:
    如果一个信号在某个变换域是稀疏的,那么就可以用一个与变换基不相关的观测矩阵将变换所得高维信号投影到一个低维空间上,然后通过求解一个优化问题就可以从这些少量的投影中以高概率重构出原信号。
    压缩感知理论主要包括三部分:
    (1)信号的稀疏表示;
    (2)设计测量矩阵,要在降低维数的同时保证原始信号x的信息损失最小;
    (3)设计信号恢复算法,利用M个观测值无失真地恢复出长度为N的原始信号。

    从06年提出至今,已经发展出了很多算法,原来的基于l1 minimization的BP算法很慢,现在都是快速算法,而且求解算法也从纯优化方面扩展到了estimation方面,有很多基于贝叶斯估计的方法了,目前最火的也是Donoho他们组搞得AMP算法,是用Graph model里面的message passing算法通过近似求解MMSE(MAP)解。在测量矩阵方面,也已经设计出了各种矩阵,除了i.i.d. Gaussian的矩阵还有很多正交的矩阵,比如partial random DFT/DCT 矩阵。对信号的要求也从稀疏变成了存在某种结构,比如low rank,group sparse等等。(2017年进展)

    压缩感知和矩阵填充

    矩阵填充的要领是通过低秩矩阵中的已知要素还原出该矩阵的其他未知要素的进程。这几年,关于矩阵填充方法的理论研究成为压缩感知技术的一个研究热点。在实际的应用领域中涉及对高维数据的分析与处理,可以运用矩阵填充的方法来解决。其过程主要是:通过观测到的局部数据来准确填充缺失数据,从而获得完整数据矩阵的过程。
    压缩感知和矩阵填充都是稀疏约束下的反问题,压缩感知利用信号本身或在变换域中的稀疏约束性求解欠定方程,矩阵填充利用矩阵的低秩约束性求解欠定方程。
    压缩感知理论的核心问题是信号的稀疏表示、观测矩阵的设计和重构算法,信号本身或在变换域中的系数越稀疏,观测矩阵和稀疏基构成的压缩感知矩阵的受限等距常数越小,则压缩感知的性能越好。
    矩阵填充理论的核心问题是矩阵的低秩特性、非相干特性和重构算法,寻找性能良好的重构算法一直是矩阵填充理论中的一个研究重点。此外,压缩感知的应用领域已经拓展得较为广泛,但矩阵填充的应用尚处于起步阶段,挖掘矩阵填充的应用,进而将矩阵填充和压缩感知结合起来进行应用方面的探索,是非常重要和有意义的课题。
    压缩感知的性能取决于3个要素:信号的稀疏性、压缩感知矩阵的非相干性和重构算法的快速有效性。
    矩阵填充性能也取决于3个要素:矩阵的低秩性、矩阵的不相关性和重构算法的快速有效性。

    低秩矩阵

    还记得我们怎么手工求矩阵的秩吗?为了求矩阵A的秩,我们是通过矩阵初等变换把A化为阶梯型矩阵,若该阶梯型矩阵有r个非零行,那A的秩rank(A)就等于r。从物理意义上讲,矩阵的秩度量的就是矩阵的行列之间的相关性。如果矩阵的各行或列是线性无关的,矩阵就是满秩的,也就是秩等于行数。回到上面线性方程组来说吧,因为线性方程组可以用矩阵描述嘛。秩就表示了有多少个有用的方程了。上面的方程组有3个方程,实际上只有2个是有用的,一个是多余的,所以对应的矩阵的秩就是2了。
    OK。既然秩可以度量相关性,而矩阵的相关性实际上就表示了矩阵的结构信息。如果矩阵之间各行的相关性很强,那么就表示这个矩阵实际可以投影到更低维的线性子空间,也就是用几个向量就可以完全表达了,它就是低秩的。所以我们总结的一点就是:如果矩阵表达的是结构性信息,例如图像、用户-商品推荐表等等,那么这个矩阵各行之间存在这一定的相关性,那这个矩阵一般就是低秩的。
    如果X是一个m行n列的数值矩阵,rank(X)是X的秩,假如rank (X)远小于m和n,则我们称X是低秩矩阵。低秩矩阵每行或每列都可以用其他的行或列线性表出,可见它包含大量的冗余信息。利用这种冗余信息,可以对缺失数据进行恢复,也可以对数据进行特征提取。

    应用

    矩阵填充越来越多的应用在协同滤波、系统识别、无线传感网络、视频去噪、人脸识别、医学成像等领域,正在发挥着巨大的作用。特别是在室内定位中的 应用越来越多,是当下的研究热点之一。

    参考网址:
    形象易懂讲解算法II——压缩感知(非常好)
    AndyJee:浅谈压缩感知系列——博客园(非常丰富)
    压缩感知理论
    机器学习——低秩矩阵分解中低秩的意义、矩阵填补、交叉验证

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  • 作为Mac用户,在使用传统解压缩软件我们经常会遇到: 1.一股脑给我全部解压缩,并没有精准到我真正想要的文件; 2.非得先提取才能打开文档... 3.无法创建文档,更对大档案束手无策! 4.密码保护是什么?从来没见过.....

    作为Mac用户,在使用传统解压缩软件我们经常会遇到:

    1.一股脑给我全部解压缩,并没有精准到我真正想要的文件;

    2.非得先提取才能打开文档...

    3.无法创建文档,更对大档案束手无策!

    4.密码保护是什么?从来没见过...

    5.无法移动更新存档,一个个手动压缩...心累...

    6.与Windows兼容?那是不存在的!不然怎么体现Mac的优越感?

    这时,天上一道金光闪现,出现这一行字:

    BetterZip 4.1已经出世 你的答案就在它身上!

    那么它究竟是何许人也?究竟有何神通?

    BetterZip 4——一款专业的Mac解压缩软件

    引入了一种新的快速提取或压缩存档的方法:

    操作队列(Drop Bar)

    在【操作队列】中有三个区域:

    ①一个大的预设区域,可以使用我们最喜欢的提取或压缩功能;

    ②一个可预设的下降区域;

    ③一些较小的区域用于测试存档并将文件添加到新的存档窗口。

    开启路径

    【窗口】→【操作队列】

    具体步骤介绍

    1、我们可以直接将需要操作的项目拖到长方形虚线框内,并选择相应的格式进行压缩或者解压(解压效果如下图所示),而在下拉区域我们可以看到相应的进程;

    2、将相关项目拖至【测试】,可测试压缩文件完整性;

    3、将项目拖至【添加】,则可以将该项目添加到新的存档,添加完成之后,在BetterZip的主界面【存档】中就能找到该项目。

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  • web性能优化--用gzip压缩资源文件

    万次阅读 多人点赞 2019-07-31 19:14:09
    一、gzip压缩技术 gzip(GNU- ZIP)是一种压缩技术。经过gzip压缩后页面大小可以变为原来的30%甚至更小,这样,用户浏览页面的时候速度会快得多。gzip的压缩页面需要浏览器和服务器双方都支持,实际上就是服务器端...

    #一、gzip压缩技术
    gzip(GNU- ZIP)是一种压缩技术。经过gzip压缩后页面大小可以变为原来的30%甚至更小,这样,用户浏览页面的时候速度会快得多。gzip的压缩页面需要浏览器和服务器双方都支持,实际上就是服务器端压缩,传到浏览器后浏览器解压并解析。浏览器那里不需要我们担心,因为目前的大多数浏览器都支持解析gzip压缩过的资源文件。在实际的应用中我们发现压缩的比率往往在3到10倍,也就是本来50k大小的页面,采用压缩后实际传输的内容大小只有5至15k大小,这可以大大节省服务器的网络带宽,同时如果应用程序的响应足够快时,网站的速度瓶颈就转到了网络的传输速度上,因此内容压缩后就可以大大的提升页面的浏览速度。
    实现gzip压缩的方式有多种,比如:nginx、tomcat、java等,选用其中一种即可。
    #二、nginx启用gzip
    Nginx的压缩输出有一组gzip压缩指令来实现。相关指令位于http{….}两个大括号之间,如下:

      #打开gzip压缩
      gzip on;
      #不压缩临界值,大于1K的才压缩,一般不用改
      gzip_min_length 1k;
      #设置系统获取几个单位的缓存用于存储gzip的压缩结果数据流,这里设置以16k为单位的4倍申请内存
      gzip_buffers 4 16k;
      #默认为http 1.1,现在99.99%的浏览器基本上都支持gzip解压了,所有无需设置此项
      #gzip_http_version 1.0;
      #gzip压缩比,1 最小处理速度最快,9 最大但处理最慢(传输快但比较消耗cpu)
      gzip_comp_level 2;
      #要压缩的文件类型,注意"text/html"类型无论是否指定总是会被压缩的
      gzip_types text/plain application/x-javascript text/css application/xml text/javascript application/javascript application/x-httpd-php image/jpeg image/gif image/png;
      #on的话会在Header里增加"Vary: Accept-Encoding",给代理服务器用的,有的浏览器支持压缩,有的不支持,所以避免浪费不支持的也压缩,所以根据客户端的HTTP头来判断,是否需要压缩
      #我这里的浏览器肯定支持gzip压缩,所以就不开启此功能了
      gzip_vary off;
      #IE6对Gzip不怎么友好,不给它Gzip压缩了
      gzip_disable "MSIE [1-6]\.";
    

    #三、tomcat启用gzip
    目前大多数主流WEB中间件都支持GZIP压缩、下面以Tomcat 为例进行说明:
    找到Tomcat 目录下的conf下的server.xml,并找到如下信息:

          <Connector port = "8080" maxHttpHeaderSize = "8192" maxThreads = "150" minSpareThreads = "25"
                  maxSpareThreads = "75" enableLookups = "false" redirectPort = "8443" acceptCount = "100"
                  connectionTimeout = "20000" disableUploadTimeout = "true"
          将它改成如下的形式(其实在上面代码的下面已经有了,将他们打开而已。):
          <Connector port="8080" maxHttpHeaderSize="8192" maxThreads="150" minSpareThreads="25"
                 maxSpareThreads="75" enableLookups="false" redirectPort="8443" acceptCount="100"
                 connectionTimeout="20000" disableUploadTimeout="true"
                 compression="on" compressionMinSize="2048" noCompressionUserAgents="gozilla, traviata"
                 compressableMimeType="text/html,text/xml" >
          这样,就能够对html和xml进行压缩了,如果要压缩css 和 js,那么需要将
               compressableMimeType=”text/html,text/xml”加入css和js:
               <Connector port="8080" ......... compressableMimeType="text/html,text/xml,text/css,text/javascript" >
    

    一般文本类型的静态文件可以通过这种方式压缩后传输、提高传输效率。
    #四、java服务器启用gzip
    java本身可以通过过滤器filter实现gzip压缩。下面提供一个gzip工具类:

    import java.io.ByteArrayInputStream;
    import java.io.ByteArrayOutputStream;
    import java.io.IOException;
    import java.util.zip.GZIPInputStream;
    import java.util.zip.GZIPOutputStream;
    
    public class GZIPUtils  {
        public static final String GZIP_ENCODE_UTF_8 = "UTF-8"; 
        public static final String GZIP_ENCODE_ISO_8859_1 = "ISO-8859-1";
    
        
        public static byte[] compress(String str, String encoding) {
            if (str == null || str.length() == 0) {
                return null;
            }
            ByteArrayOutputStream out = new ByteArrayOutputStream();
            GZIPOutputStream gzip;
            try {
                gzip = new GZIPOutputStream(out);
                gzip.write(str.getBytes(encoding));
                gzip.close();
            } catch ( Exception e) {
                e.printStackTrace();
            }
            return out.toByteArray();
        }
        
        public static byte[] compress(String str) throws IOException {  
            return compress(str, GZIP_ENCODE_UTF_8);  
        }
        
        public static byte[] uncompress(byte[] bytes) {
            if (bytes == null || bytes.length == 0) {
                return null;
            }
            ByteArrayOutputStream out = new ByteArrayOutputStream();
            ByteArrayInputStream in = new ByteArrayInputStream(bytes);
            try {
                GZIPInputStream ungzip = new GZIPInputStream(in);
                byte[] buffer = new byte[256];
                int n;
                while ((n = ungzip.read(buffer)) >= 0) {
                    out.write(buffer, 0, n);
                }
            } catch (Exception e) {
                e.printStackTrace();
            }
            return out.toByteArray();
        }
        
        public static String uncompressToString(byte[] bytes, String encoding) {  
            if (bytes == null || bytes.length == 0) {  
                return null;  
            }  
            ByteArrayOutputStream out = new ByteArrayOutputStream();  
            ByteArrayInputStream in = new ByteArrayInputStream(bytes);  
            try {
                GZIPInputStream ungzip = new GZIPInputStream(in);  
                byte[] buffer = new byte[256];  
                int n;  
                while ((n = ungzip.read(buffer)) >= 0) {  
                    out.write(buffer, 0, n);  
                }  
                return out.toString(encoding);
            } catch (Exception e) {
                e.printStackTrace();
            }
            return null;
        }
        
        public static String uncompressToString(byte[] bytes) {  
            return uncompressToString(bytes, GZIP_ENCODE_UTF_8);  
        } 
        
        public static void main(String[] args) throws IOException {
            String s = "aaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaa";
            System.out.println("字符串长度:"+s.length());
            System.out.println("压缩后::"+compress(s).length);
            System.out.println("解压后:"+uncompress(compress(s)).length);
            System.out.println("解压字符串后::"+uncompressToString(compress(s)).length());
        }
    }
    

    #五、压缩效果
    压缩前:
    这里写图片描述
    压缩后:
    这里写图片描述

    这里写图片描述
    显然压缩后资源文件变得小了很多,加载速度也快了不少。可见,gzip压缩是页面性能优化的一种有效方式。

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  • 本次备份的文件在远程服务器上,单个文件,大小有1.6TB,而网速只有3mb/s,大概算了下,这种速度要下载完文件需要6.3天左右,根本无法忍受,所以在网上寻找压缩,当然大家都知道的是7z压缩比最高,但是很多文章...

    本次备份的文件在远程服务器上,单个文件,大小有1.6TB,而网速只有3mb/s,大概算了下,这种速度要下载完需要6.3天左右,时间上根本无法忍受,所以在网上寻找Linux压缩命令,当然大家都知道的是7z压缩比最高,但是很多文章千篇一律介绍基本的使用,但却找不到我需要使用最高压缩比的参数信息。

    服务器的环境是:

    RHEL6.5+40cpus+20TB存储,为数据库服务器。

    发现默认已经安装了7z,命令为7za。

    看了下文档,成功使用下面的命令创建:

    7za a -t7z -m0=lzma -mx=9 -mfb=64 -md=32m -ms=on yourfile.7z ./yourfile.dmp &

     

    -t7z   创建7z文件

     -m0=lzma
            使用 lzma 压缩方法,该方法最优了吧

    -mx=9  

           压缩等级 = 9 (超级)

    -mfb=64
            fast bytes for LZMA = 64

    -md=32m
            字典大小 = 32 m

    -ms=on

           solid archive = on

    &

       在Linux后台运行,因为压缩这么大的文件需要很长时间。

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    使用HM是可以实现无损压缩的,只需要开启Transform Quantizer Bypass(TQB)。 方法很简单,命令行输入增加–TransquantBypassEnable 和–CUTransquantBypassFlagForce即可。 尝试了下结果如图,序列为...
  • Windows下ffmpeg视频压缩php源码。php+webuploader实现视频上传压缩
  • Linux tar解压压缩包的解决办法

    千次阅读 2020-04-23 11:20:07
    1、在windows下 吧RAR的压缩包 转成zip格式的 2、拷贝至linux下 3、linux安装zip yum install zip unzip 4、unzip -O CP936 xxx.zip 进行解压 unzip -O CP936 -d /root/tomcat/webapp/XXX xxx.zip 指定路径解压 ...
  • android图片压缩终极解决方案

    万次阅读 2016-05-09 15:48:25
    首先说一下论坛其他同学的压缩方法,基本上都是bitmap.compress方法,要么压缩尺寸,要么降低图片质量,这种帖子一翻一大堆。有这方面开发的同学应该知道,通过这种压缩方式压缩完的图片效果很差,根本无法与市场上...
  • Python实现图片压缩.py

    2020-08-07 16:34:26
    项目中大量用到图片加载,由于图片太大,加载速度很,因此需要对文件进行统一压缩。 具体说明见下述链接: https://blog.csdn.net/weixin_43964993/article/details/107865140
  • Unity里加速纹理压缩

    千次阅读 2021-02-28 19:45:53
    压缩纹理非常,会占用总时间的一多半。那能不能把这个时间降下来呢?2018年秋就接到了公司的这个需求。 网上看到有人之前尝试着解决这个问题,说白了就是把压的工作从烂CPU(作者指的主要是Mac)转移到强大的CPU...
  • Java图片高优化压缩

    千次阅读 2015-03-06 10:32:25
    Java进行图片压缩,能够等比压缩和同等图片大小压缩 现在我要去项目合并使用了,自己看源代码吧 private File file = null; // 文件对象 private String inputDir; // 输入图路径 private String outputDir; // ...
  • 因为高清大图放到网站上会严重拖加载速度,或是有的地方明确限制了图片大小,因此,为了完成工作,他们总是需要先把图片压缩,再上传。 当需要处理的图片多至十张、百张、千张,则严重影响工作效率。这时候,就...
  • js图片压缩插件

    2017-06-30 17:11:46
    现在手机拍照因为图片太大,导致上传很,可以通过js压缩图片大小后再上传,此插件可以压缩图片大小
  • unity打包ios过大,ios压缩技巧

    千次阅读 2017-04-11 12:11:22
    之前每个版本的ipa包打出来都才20M出头,后来不知道从哪个版本起打的包每次都将近40...于是就开始了各种瘦身计划:压缩图片,删除不必要静态库。做了一番改动后发现包只比原来小了1M多,收效甚微。后来听同事说了 a
  • 自己利用ffmpeg开发的视频压缩软件,压缩效果不错,大文件比较,实测压缩率极高,45M压缩后5M,画幅大小不变,原理是压缩帧率
  • Android从相册选取视频和Android视频压缩并且上传。你需要的都在这里
  • 针对WINZIP压缩文件,黑客最常使用的工具就是Elcomsoft公司的“Advanced ZIP Password Recovery”(简称AZPR),AZPR提供了一个图形化的用户界面,黑客经过几个简单的步骤就可以破解ZIP压缩文件包的密...
  • 4月4日,MSU公布了2018视频编码压缩报告的补充部分——高清/极速度档的Codec压缩效率对比,AV1再次成为压缩效率最高的Codec。同时,报告显示AV1与其他C...
  • linux zip 命令的大坑

    千次阅读 2019-04-27 10:48:02
    演示一下: 从上面的演示可以看出两个坑 一、zip压缩会把文件路径带进去(相对路径或...二、如果压缩文件已存在时,再往压缩文件上压缩,会把文件往原压缩文件上添加,而不是覆盖原压缩文件! 这跟 mv 操作不一...
  • 因为有的图片太大,传到服务器上再压缩了。意识里没有这么玩过,早上老大丢来一个知乎链接,一看,原来前辈们已经用canvas实现了(为自己的见识羞愧3秒钟,再马上开干)!。 canvas压缩 使用了github上的一个现成...
  • 带有透明通道的图片压缩后。均会出现一定的质量的下降。并且带有透明通道的图片占用内存较大。之前一直没有想到解决方案。最近看了一个游戏项目。里面有一个很好的解决方案。我研究了一下。就分享出来了。  它的...
  • 所以webpack.optimize.UglifyJsPlugin已被移除,压缩代码就不能用这个插件; 改正方法如下图: 用webpack --mode production打包出来就被压缩,空行和注释消失; 用webpack --mode development打包出来...
  • 下面小编就为大家带来一篇深入研究HTML5实现图片压缩上传功能。小编觉得挺不错的,现在分享给大家。也给大家一个参考,一起跟随小编过来看看吧
  • OFDM 系统双选择性衰落信道的压缩感知估计
  • Android视频压缩.zip

    2020-07-24 09:22:59
    首先: 视频压缩是硬解的压缩,我最开始接触压缩是FFMpeg压缩,使用的是 https://github.com/chenzhihui28/VideoRecorderAndCompressor ,想尝试的人也可以去看下,但是当我压缩的时候发现,压缩时间很,比如压缩1...

空空如也

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压缩慢