Skip to content

IPython notebook, that demonstates how singular value decomposition may approximate images

Notifications You must be signed in to change notification settings

Alexkkir/Singular-Approximation

Folders and files

NameName
Last commit message
Last commit date

Latest commit

 

History

16 Commits
 
 
 
 

Repository files navigation

Singular-Approximation

IPython notebook, that demonstates how images can be compressed with singular value decomposition

Что это

Изображение является 3-мерным тензором элементы которого лежат в диапазоне [0, 255]. Тензор можно представить как три матрицы, соответсвующие синему, зеленому и красному цветам.

Каждая матрица, как известно из линейной алгебры, имеет сингулярное разложение. Если взять часть сингулярного разложения, соотвутсвующую k самым большим сингулярным числам, то получится малоранговое приближение матрицы - приближение матрицей ранга k. Беря малое k можно получить искаженную и размытую версию исходной матрицы и добиться живописного глитч-эффекта.

Соответсвенно, программа производит описанную процедуру приближения изображения малоранговыми матрицами. Вот так выглядит результат:

Буква В: image

Статуя свободы: image

About

IPython notebook, that demonstates how singular value decomposition may approximate images

Resources

Stars

Watchers

Forks

Releases

No releases published

Packages