En este post veremos un SVD demo funcionando con compresión de imágenes.
El SVD o singular value decomposition de una matriz es un proceso de factorización que se lleva a cabo dentro de la matriz misma. Así pues, veremos un SVD demo sobre la compresión de una imagen para entender mejor este concepto.
SVD demo: comprimir una imagen
En este SVD demo, observemos la siguiente página: Timbaumann demo.
Si analizamos la imagen, vemos varias cosas:
- Que está borrosa.
- Que parece tener algún tipo de medida para algo.
- Que tiene una lista de propiedades en las que merece la pena hacer hincapié.
Entonces, a medida que vamos moviendo el señalador de la parte de abajo, esta imagen se va viendo menos borrosa, hasta que llega a un punto en el que, si posicionamos el señalador en el otro extremo de la regla, se verá completamente nítida.
También vemos que, a medida que el señalador va moviéndose, algunas propiedades de la imagen cambian. Por tanto, asumimos que cuando movemos el señalador lo que estamos haciendo es cambiándole las propiedades mismas a la imagen.
¿Cómo sucede esto? La SVD demo nos muestra que la característica que se modifica es el tamaño de compresión (compressed size) y el compressed ratio.
- En el caso del compressed size, cuanto más aumentan los diferentes valores de la operación, más nítida se vuelve la imagen.
- En el caso del compressed ratio, uno de los valores se queda igual y el otro aumenta, pero el resultado final disminuye, ya que la operación desarrollada es una división.
Veamos un ejemplo con la siguiente imagen:
- El compressed size es de → 402 × 1 + 1 + 1 × 600 = 1003
- El compressed ratio es de → 241200 / 1003 = 240.48
Con esta imagen:
- El compressed size es de → 402 × 10 + 10 + 10 × 600 = 10030
- El compressed ratio es de → 241200 / 10030 = 24.05
Con esta imagen:
- El compressed size es de → 402 × 402 + 402 + 402 × 600 = 403206
- El compressed ratio es de → 241200 / 403206 = 0.60
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