Compression jpeg sans bibliothèques.
Application de la méthode de compression jpeg en utilisant différentes matrices de quantifications. L'encodage en zig-zag est utilisé. Ces matrices 8x8 sont de la forme :
np.array([[(1 + (1+i+j)*q) for j in range(8)] for i in range(8)])Donc pour q = 2, par exemple :
On remarque que la matrice de quantification q = 2 qui est utilisée généralement pour la compression diminue bien la taille mémoire tout en conservant une représentation relativement fidèle de la matrice initiale.
Sur cette image de taille 256x256, on ne remarque presque pas les effets de la pluspart des compressions utilisées qui pourtant font gagner beaucoup de place en mémoire.
En revanche, lors d'un zoom, on remarque qu'au delà de q = 5, on observe une grande perte d'information jusqu'a repérer les matrices 8x8 utilisées lors de la compression.
De la même manière, pour un rendu de l'image entière la compression est peu perceptible lorsque q reste raisonnable.
En revanche il apparait évident, avec un zoom, qu'il y a des pertes d'informations :
