推荐开源项目:jpeg-compressor
2024-05-30 11:17:58作者:宣海椒Queenly
项目介绍
jpeg-compressor 是一个轻量级(约1000行代码)的C++库,它以单一源文件形式提供,专门用于创建基本的JPEG压缩图片。这个库支持灰度图像和不同比例的色彩子采样,并且对Libjpeg的质量设置兼容。其核心压缩类仅由一个890行的C++文件组成,附加了一些可选的高级辅助函数。此外,本项目还包含了一个独立的JPEG解压缩类,同样在单个源文件中实现,支持渐进式图像解码。
项目技术分析
jpeg-compressor 实现了基于Huffman编码的JPEG压缩算法,可以选择一次或两次通过编码模式。内存消耗低,通常小于64KB。解压缩部分则经过zzuf和afl的模糊测试,保证了对意外或恶意损坏输入的抵御能力。该解压缩器的独特之处在于可以逐MCU行加载图像数据,即使在进行线性色彩上采样时也是如此,这使得它适用于资源有限的小型32位微控制器。
项目提供了VS2019 Win32/x64解决方案和CMakeLists.txt文件,便于使用gcc/clang编译。
应用场景
- 图像处理软件:在需要快速高效地压缩和解压缩JPEG图像的应用程序中,如图像浏览器或编辑器。
- 移动设备:在内存和计算资源受限的环境中,如智能手机和平板电脑的原生应用开发。
- 微控制器编程:对于需要处理JPEG图像的嵌入式系统,该项目是一个理想的解决方案。
- Web服务:作为服务器端图片处理的一部分,压缩和解压缩JPEG图像。
项目特点
- 简单易用:只需包含单个头文件,调用简单的API即可完成图像的压缩和解压缩。
- 高效:支持一次性或分两次通过的Huffman编码,以平衡速度与质量。
- 低内存消耗:整个过程一般只做一次动态内存分配,非常适合资源有限的环境。
- 健壮性:解压缩器经过模糊测试,能够抵抗输入异常或有意破坏。
- 灵活性:允许用户控制压缩质量和图像通道数,支持多种采样因子。
总的来说,无论你是开发者还是硬件工程师,jpeg-compressor 都是一个值得尝试的优秀工具,它能帮助你轻松处理JPEG图像,同时保持高质量和低资源占用。现在就加入并体验这个强大而简洁的库带给你的便利吧!
登录后查看全文
热门项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
最新内容推荐
JDK 8u381 Windows x64 安装包:企业级Java开发环境的完美选择 全球36个生物多样性热点地区KML矢量图资源详解与应用指南 PANTONE潘通AI色板库:设计师必备的色彩管理利器 深入解析Windows内核模式驱动管理器:系统驱动管理的终极利器 STM32到GD32项目移植完全指南:从兼容性到实战技巧 Jetson TX2开发板官方资源完全指南:从入门到精通 OMNeT++中文使用手册:网络仿真的终极指南与实用教程 WebVideoDownloader:高效网页视频抓取工具全面使用指南 TJSONObject完整解析教程:Delphi开发者必备的JSON处理指南 PhysioNet医学研究数据库:临床数据分析与生物信号处理的权威资源指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
192
212
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
649
270
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
297
111
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
384
3.69 K
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
128
857
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
243
316
本项目是CANN提供的是一款高效、可靠的Transformer加速库,基于华为Ascend AI处理器,提供Transformer定制化场景的高性能融合算子。
C++
66
96
暂无简介
Dart
632
143