【数据分析与可视化】对图像进行SVD分解并重构图像实战(附源码)

简介: 【数据分析与可视化】对图像进行SVD分解并重构图像实战(附源码)

需要源码和图片请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~

下面对图像数据进行SVD分解,分别选取部分特征值进行图像重构并显示图像

一、SVD压缩原理

压缩原理(SVD的降维原理)

奇异值可以被看作成一个矩阵的代表值,或者说,奇异值能够代表这个矩阵的信息。

当奇异值越大时,它代表的信息越多。因此,我们取前面若干个最大的奇异值,就可以基本上还原出数据本身

二、SVD分解实战

首先打开图像并显示

然后对图像数据进行SVD变换

分别只利用30个特征值和120个特征值重构图像

可以明显看出 30个特征值重构的图像比较模糊,画质也比较差,而120个特征值重构的图像明显更加清晰一些

三、代码

部分代码如下 需要全部代码请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~

from PIL import Image
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
im = np.array(Image.open('data/lena_gray.tif'))
#打开图像数据并转换为数组
plt.imshow(im,cmap = 'Greys_r')
plt.title("src")
plt.axis('off')
U,sigma,VT = np.linalg.svd(im)
print(U)
print('前30个特征值为:\n',sigma[:30])
c = 30
r1 = (U[:,:c]).dot(np.diag(sigma[:c])).dot(VT[:c,:])
c = 120
r2 = (U[:,1)
plt.imshow(r1.astype(np.uint8),cmap = 'Greys_r')
plt.title("nums_sigma = 30")
plt.axis('off')
plt.subplot(1,2,2)
plt.imshow(r2.astype(np.uint8),cmap = 'Greys_r')
plt.title("nums_sigma = 120")
plt.axis('off')

创作不易 觉得有帮助请点赞关注收藏~~~

相关文章
|
9天前
|
消息中间件 数据挖掘 Kafka
Apache Kafka流处理实战:构建实时数据分析应用
【10月更文挑战第24天】在当今这个数据爆炸的时代,能够快速准确地处理实时数据变得尤为重要。无论是金融交易监控、网络行为分析还是物联网设备的数据收集,实时数据处理技术都是不可或缺的一部分。Apache Kafka作为一款高性能的消息队列系统,不仅支持传统的消息传递模式,还提供了强大的流处理能力,能够帮助开发者构建高效、可扩展的实时数据分析应用。
50 5
|
1月前
|
数据采集 数据可视化 数据挖掘
基于Python的数据分析与可视化实战
本文将引导读者通过Python进行数据分析和可视化,从基础的数据操作到高级的数据可视化技巧。我们将使用Pandas库处理数据,并利用Matplotlib和Seaborn库创建直观的图表。文章不仅提供代码示例,还将解释每个步骤的重要性和目的,帮助读者理解背后的逻辑。无论你是初学者还是有一定基础的开发者,这篇文章都将为你提供有价值的见解和技能。
68 0
|
1月前
|
SQL 数据采集 数据可视化
深入 Python 数据分析:高级技术与实战应用
本文系统地介绍了Python在高级数据分析中的应用,涵盖数据读取、预处理、探索及可视化等关键环节,并详细展示了聚类分析、PCA、时间序列分析等高级技术。通过实际案例,帮助读者掌握解决复杂问题的方法,提升数据分析技能。使用pandas、matplotlib、seaborn及sklearn等库,提供了丰富的代码示例,便于实践操作。
154 64
|
21天前
|
数据采集 数据可视化 数据挖掘
使用Python进行数据处理与可视化——以气温数据分析为例
【10月更文挑战第12天】使用Python进行数据处理与可视化——以气温数据分析为例
148 0
|
30天前
|
数据采集 数据可视化 数据挖掘
Python 数据分析实战:使用 Pandas 进行数据清洗与可视化
【10月更文挑战第3天】Python 数据分析实战:使用 Pandas 进行数据清洗与可视化
72 0
|
30天前
|
机器学习/深度学习 数据采集 数据可视化
如何理解数据分析及数据的预处理,分析建模,可视化
如何理解数据分析及数据的预处理,分析建模,可视化
44 0
|
3月前
|
数据采集 数据可视化 数据挖掘
数据分析大神养成记:Python+Pandas+Matplotlib助你飞跃!
在数字化时代,数据分析至关重要,而Python凭借其强大的数据处理能力和丰富的库支持,已成为该领域的首选工具。Python作为基石,提供简洁语法和全面功能,适用于从数据预处理到高级分析的各种任务。Pandas库则像是神兵利器,其DataFrame结构让表格型数据的处理变得简单高效,支持数据的增删改查及复杂变换。配合Matplotlib这一数据可视化的魔法棒,能以直观图表展现数据分析结果。掌握这三大神器,你也能成为数据分析领域的高手!
71 2
|
3月前
|
机器学习/深度学习 数据采集 数据可视化
基于爬虫和机器学习的招聘数据分析与可视化系统,python django框架,前端bootstrap,机器学习有八种带有可视化大屏和后台
本文介绍了一个基于Python Django框架和Bootstrap前端技术,集成了机器学习算法和数据可视化的招聘数据分析与可视化系统,该系统通过爬虫技术获取职位信息,并使用多种机器学习模型进行薪资预测、职位匹配和趋势分析,提供了一个直观的可视化大屏和后台管理系统,以优化招聘策略并提升决策质量。
161 4
|
3月前
|
机器学习/深度学习 算法 数据挖掘
2023 年第二届钉钉杯大学生大数据挑战赛初赛 初赛 A:智能手机用户监测数据分析 问题二分类与回归问题Python代码分析
本文介绍了2023年第二届钉钉杯大学生大数据挑战赛初赛A题的Python代码分析,涉及智能手机用户监测数据分析中的聚类分析和APP使用情况的分类与回归问题。
79 0
2023 年第二届钉钉杯大学生大数据挑战赛初赛 初赛 A:智能手机用户监测数据分析 问题二分类与回归问题Python代码分析
|
1月前
|
机器学习/深度学习 数据采集 数据可视化
数据分析之旅:用Python探索世界
数据分析之旅:用Python探索世界
24 2