s1093345 作業6

    

 作業說明

• 主題：Run-Length Based Image Compression 練習
• 附件中為三張利用將晶片高度色彩視覺化後的圖片。請設計一個基於Run Length 的壓縮方法，對圖檔座無失真壓縮後儲存成新檔案。部落格上應敘述你的壓縮方法，提供壓縮檔之格式，並計算三張圖的平均壓縮率。

圖一、Input Image

開發環境

• macOS 13.2.1
• Visual Studio Code 1.77.3
• Python 3.8.3
• OpenCV 4.6.0
• Numpy 1.21.5

實作過程

• 分離圖片的 RGB 通道

• 使用 image.split() 將計算輸入圖片 image 分離 R, G, B 三個通道。
• 透過 np.array() 轉換成 numpy 的數據，並透過 flatten() 展開唯一維數據。
• Run-Length 的編碼

• 簡單說明一下 Run-Length 的編碼方式，假設輸入資料為 [1, 1, 1, 2, 2 ,3 ,3, 3, 3]，進行編碼後就變為 [3, 1, 2, 2 ,4, 3]，編碼後的數據顯示連續出現的數值及對應的數值。
• 我這邊的實作方式就是透過 for 迴圈去判斷是否有連續且重複的數值出現，去每一個R, G, B的通道進行 Run-Length 的編碼。
• 最終我將我壓縮過後的編碼存成 encoded_image.txt，以方便閱讀。存如的資料有原先圖片的 width, height, encoded R,  encoded G,  encoded B。

圖二 、img1 壓縮後的編碼結果

圖三 、img2 壓縮後的編碼結果

圖四 、img3 壓縮後的編碼結果

• img1, img2, img3 原先檔案大小為 14.32MB，經上述方法可分別得到 7.88MB, 13.46MB, 7.31MB 的大小。
• 壓縮後還原圖像

• 將先前的壓縮過後的3個通道 R, G, B 編碼數據，把它擴展回去。假設壓縮後的數據 [3, 1, 2, 2 ,4, 3]，就將她擴展還原為原本的數據 [1, 1, 1, 2, 2 ,3 ,3, 3, 3]。
• 透過 Image.merge() 義將先前解碼過後的 R, G, B 通道的數據合併為一個圖像，並使用 save() 儲存圖片。

執行結果

• 壓縮率以及壓縮大小

o   圖片讀取：程式碼中的 image_files = [ 'img1.bmp', 'img2.bmp', 'img3.bmp' ]更改所需讀取圖片路徑。

o   執行程式：python 1093345_hw5

平均壓縮率：1.6127038153077617

圖五 、個別壓縮率及平均壓縮率輸出解果

圖六 、個別檔案壓縮後輸出解果

• 壓縮還原之圖像（無失真，還原後檔案大小與原先一致）

o   圖片讀取：程式碼中的 image_files = [ 'img1.bmp', 'img2.bmp', 'img3.bmp' ]更改所需讀取圖片路徑。

o   執行程式：python 1093345_hw5

o   圖片1：

壓縮率：1.8163199790739013

圖七 、img1 還原圖像之輸出結果

o   圖片2：

壓縮率：1.063513632876747

圖八 、img2 還原圖像之輸出結果

o   圖片3：

壓縮率：1.9582778339726192

圖九 、img3 還原圖像之輸出結果

影片Demo

影片、程式Demo