首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

快速解码JPEG图像的方法

首先,我们需要了解JPEG图像的格式和压缩原理,以便更好地理解如何快速解码JPEG图像。JPEG是一种常见的图像格式,它使用有损压缩算法来减小图像文件的大小,同时保持良好的图像质量。

要快速解码JPEG图像,可以使用Python编程语言和一些库。以下是使用Python和Pillow库解码JPEG图像的步骤:

1.导入所需的库

代码语言:python
代码运行次数:0
复制
from PIL import Image
import numpy as np

2.打开JPEG图像文件

代码语言:python
代码运行次数:0
复制
with open("image.jpg", "rb") as f:
    image_bytes = f.read()

3.将图像字节转换为numpy数组

代码语言:python
代码运行次数:0
复制
image_array = np.frombuffer(image_bytes, dtype=np.uint8)

4.将numpy数组转换为PIL Image对象

代码语言:python
代码运行次数:0
复制
image = Image.fromarray(image_array)

5.显示图像

代码语言:python
代码运行次数:0
复制
image.show()

以上是一个简单的示例,用于快速解码JPEG图像。在实际开发中,还需要对图像进行预处理、缩放、裁剪等操作,并根据具体需求进行优化。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

高吞吐量JPEG 2000(HTJ2K):新的算法和机会

本文参考D. S. Taubman等人发表在SMPTE Motion Imaging Journal上的文章High Throughput JPEG 2000 (HTJ2K): New Algorithms and Opportunities,描述了一种联合图像专家组(JPEG)2000(J2K)块编码器的直接替代品,它提供了极高的吞吐量,编码效率略有降低,但同时保留了除质量可拓展性之外J2K的所有功能。相对于J2K,它可以实现大约10倍或更多的吞吐量。我们使用优化截取FAST码块编码(FBCOT)的术语来表示本文提出的算法。而由于J2K和FBCOT比特流之间的真正可逆转码在逐块的基础上得到支持,使得J2K的效率和可扩展性与FBCOT的高吞吐量优势相结合的系统成为可能。该算法构成了新标准的基础,该标准将是J2K Part-15(也称为高吞吐量J2K),目前处于国际标准化组织(ISO)工作组(称为JPEG)的委员会草案状态。

03

JPEG-XS:用于IP视频的母片图像(mezzanine image)编解码器

本帖参考T. Richter等人发表在SMPTE Motion Imaging Journal的文章JPEG-XS—A High-Quality Mezzanine Image Codec for Video Over IP。超高清(UHD)内容的生产,需要更多的带宽用来传输和交换数据;基于IP协议栈的基础架构则更多的灵活性。在生产工作流程中的母片压缩技术可以减少必要的数据传输容量,甚至可以使用旧的、支持HD的基础架构。这类编解码器设计的主要难点是满足超低延迟并且保持高质量的同时,降低设计复杂性。考虑到这一点,联合图像专家组(JPEG)委员会启动了一个名为JPEG-XS的工作组,应对此需求。本文介绍了此类编解码器的具体要求、标准题案的结果、核心实验的阶段进展,及对所选技术的一些评述。

04

Android开发笔记(一百七十四)图像解码器ImageDecoder

早期的Android只支持三种图像格式,分别是JPEG、PNG和GIF,虽然这三类图片都能在ImageView上显示,但对于GIF格式来说,图像视图仅能显示动图的初始画面,无法直接播放动画效果。此外,由于JPEG、PNG和GIF三兄弟历史悠久,当时的图像压缩算法不尽完美,并且手机摄像头的分辨率越来越高,导致一张高清照片动辄几M乃至十几M大小,使得手机的存储空间越发吃紧,这也要求更高效的压缩算法。 目前智能手机行业仅剩安卓和iOS两大阵营,为了争夺移动互联网时代的技术高地,两大阵营的盟主纷纷推出新的图像压缩算法,安卓阵营的谷歌推出了WebP格式,而iOS阵营的苹果推出了HEIF格式。尽管WebP与HEIF出自不同的厂商,但它俩都具备了下列的优异特性: 1、支持透明背景;(JPEG不支持透明背景) 2、支持动画效果;(JPEG和PNG不支持动画效果) 3、支持有损压缩;(PNG和GIF不支持有损压缩,因此它们的图片体积较大) 正因为WebP与HEIF如此优秀,所以它们在手机上愈加流行,从Android9开始便支持浏览这两种格式的图片,从Android10开始更允许将拍摄的照片保存为HEIF格式(同时需要硬件支持)。ImageDecoder正是Android9推出的新型图像解码器,它不但兼容常规的JPEG和PNG图片,还适配GIF、WebP、HEIF的动图效果,可谓新老图片类型一网打尽。利用图像解码器加载并显示图片的步骤分为以下三步: 1、调用ImageDecoder的createSource方法,从指定地方获得数据源; 2、调用ImageDecoder的decodeDrawable方法,从数据源解码得到Drawable类型的图形信息; 3、调用图像视图的setImageDrawable,设置图像视图的图形对象; 其中第一步的createSource方法允许从多处来源读取图像信息,包括但不限于: 1、来自存储卡的File对象; 2、来自系统相册的Uri对象; 3、来自资源图片的图形编号; 4、从输入流获取的字节数组; 举个例子,现在准备通过ImageDecoder加载相册中的某张图片,此时从系统媒体库得到Uri类型的图片路径,则详细的图像加载代码示例如下:

01

视频物联网智能编码,机器视觉编码新体系,AI Image Codec,走向实用的AI图像编解码

视频物联网智能编码技术 Topic 《视频物联网智能编码技术与应用》 程宝平  中国移动 首席专家 随着5G、全千兆和人工智能等技术快速发展,基础多媒体通信服务由数十亿人与人的连接,向千亿人与物、物与物的连接演进,中国移动紧跟时代发展,践行央企担当,不断满足人民美好数字家庭生活需要,自主研发超大规模视频物联网,基于智能物联网终端提供多媒体通信服务,支持电信级可靠性的超高清视频通信、视频监控、智能云广播、智能对讲等功能; 为解决物联网终端低功耗、低算力、低成本限制,支持物联网终端跨平台、跨网络和支持异构操作

03

速度提升5.8倍数 | 如果你还在研究MAE或许DailyMAE是你更好的选择,更快更强更节能!!!

自监督学习(SSL)在机器学习中代表了转变性的飞跃,通过利用未标记数据来进行有效的模型训练[3, 4, 20, 22, 31, 32, 33, 34]。这种学习范式得益于大规模数据集,以学习丰富表示用于小样本学习[8]和迁移学习[13, 23]。互联网上大量的未标记数据激发了对深度神经网络模型在大数据集上训练的需求。目前,SSL的成功通常需要在高性能计算集群(HPC)[8, 11, 17]上训练数周。例如,iBOT [47]在16个V100上训练了193小时,用于ViT-S/16。这些计算不包括在开发SSL框架时测试不同假设所需要的时间,这些假设需要在ImageNet-1K[36]的适当规模上进行测试,ImageNet-1K拥有120万个样本,并且需要相当数量的迭代。因此,高效的预训练配方被高度期望以加速SSL算法的研究,例如,超参数调整和新算法的快速验证。为了减少训练时间,一些研究人员在ImageNet-1K[36]的子集上训练他们的模型,例如10%的样本[3]。然而,当模型扩展到大型数据集时,可能会存在性能差距,即在小数据集上表现成熟的模型可能无法处理复杂问题上的多样性。

01
领券