首页 > TAG信息列表 > rle
RLE压缩解压算法
RLE压缩解压算法 算法描述 压缩 连续重复数据 当压缩文件遇到一组重复数据 aaaaaaaa 时，便可将其看作8个a，将其编码为 8a，所以压缩之后就变成了[1000 1000] ['a']。 这里将最高位视为标志位，之后的数据为重复数据则置为1，低7位表示长度，最大位127(0x7f)，所以超过这个大小，就需要将数利用3D标签，生成RLE标签编码，并保存到csv文件
# coding:utf-8from glob import globimport osimport SimpleITK as sitkfrom pathlib import Pathimport numpy as npimport imageioimport pandas as pd def rle_encode(mask, bg = 0) -> dict: vec = mask.flatten() nb = len(vec) where = np.flatnonzeroRLE行程编码算法的java实现
目录 针对字符的RLE压缩 针对一维对象的RLE压缩 针对二维图像的RLE压缩 针对字符的RLE压缩 针对纯字符的压缩不考虑两位数及以上的循环例如：用1*2#5*3#表示：11555两个1三个5，即 数*重复次数# 至于为什么只考虑一位数：多位数可以用包装类Integer表示，并且实际压缩中不会单纯压缩字符，模拟行程编码（C语言）
描述:行程编码是一种统计编码，适用于经常出现具有相间值的连续符号时的数据压缩， 考虑以行为单位进行处理（每行最多80个字符，以'\0'结尾，且不含数字字符）。 编码规则说明如下： （1）超过9个相同字符时，每次截取9个进行编码，例如：12个*表示为9*3*： （2）出现单个字符时，不编码，即直接复制该字符。 编Android 开机图片/文字/动画 修改
Android 开机图片/文字/动画 修改 Android 开机会出现3个画面：a. Linux 系统启动，出现Linux小企鹅画面(reboot)；b. Android平台启动初始化，出现"A N D R I O D"文字字样画面；c. Android平台上层图形系统启动，出现含闪动的ANDROID字样的动画图片(start)。1/ 开机图片(LinuRLE压缩算法总结
RLE压缩算法总结 1、RLE压缩算法介绍 RLE(Run Length Encoding)压缩算法是一种无损压缩算法。算法特点：简单、易实现。 RLE将待压缩数据看作一个字符序列，序列中存在两种情况：1）连续重复的字符；2）孤立的字符。压缩对象主要是连续重复的字符，例如连续字符 AAAAA，可以使用字符5A表示。 2、RL入门语义分割-Task1 赛题理解
1.挂载数据集 2.数据标签转化 import numpy as np import pandas as pd import cv2 # 将图片编码为rle格式 def rle_encode(im): ''' im: numpy array, 1 - mask, 0 - background Returns run length as string formated ''' pixels = im.fl零基础入门语义分割-Task1 赛题理解
零基础入门语义分割-Task1 赛题理解 赛题理解学习目标赛题数据评价指标读取数据解题思路本章小结课后作业 赛题理解 赛题名称：零基础入门语义分割-地表建筑物识别赛题目标：通过本次赛题可以引导大家熟练掌握语义分割任务的定义，具体的解题流程和相应的模型，并掌握语义分割任C语言程序设计之RLE压缩解压算法
先介绍一下RLE压缩算法： 游程编码（Run-Length Encoding, RLE）又称行程长度编码或者变动长度编码法，在控制理论中对于二值图像而言是一种编码方法，对连续的黑，白向像素以不同的码字进行编码。游程编码是一种简单的无损压缩方法，其特点是压缩和解压缩都非常快。该方法是用重复字节和900. RLE Iterator
问题： 给定一个行程长度编码序列A，即偶数为代表下一位数的个数。 如A=[3,8,0,9,2,5]，是序列【88855】的编码。 next(n)函数返回，对被编码序列消化n个数后最后消化的数值。实现初始化函数RLEIterator和next函数。 Example 1: Input: ["RLEIterator","next","next","next","next"], [[[1315: 游程编码
游程编码又称“运行长度编码”或“行程长度编码”，是一种统计编码，该编码属于无损压缩编码。对于二值图有效。 RLE行程长度编码概述 目前, 压缩技术已经广泛应用于各种软件、声音、影像格式等领域。总的来说, 有两种截然不同的图像格式压缩类型: 有损压缩和无损压缩[1]。有损MS COCO segmentation编码存储(RLE&polygon)
读coco数据集的代码接口了解segmentation的处理方法 COCO数据集是微软团队制作的一个数据集，通过这个数据集我们可以训练到神经网络对图像进行detection，classification，segmentation，captioning。具体介绍请祥见官网。 annotation格式介绍 mask存储处理方式简单介绍 相关代码分析读《程序是怎么跑起来的》第六章有感
第六章亲自尝试压缩数据，知道了文件是字节数据的集合体，LZH是用LHA等工具压缩过的扩展名，例如AAABB这个数据压缩后就是A3B2，半角英文数字是用1个字节来表示的，汉字等全角字符是用两个字节来表示的，知道了压缩后数据能复原的就是可逆压缩，不能复原的就是非可逆压缩。 文《程序是怎样跑起来的》第六章读后感
在上机课的时候，我们都收到过老师发的压缩文件，虽然都懂怎么解压，但是却没有想过怎么压缩文件？看了第六章的文章以后，才了解了RLE算法，虽然它有部分的缺点，但压缩技巧的拙劣是由所花的功夫决定的。还有哈夫曼算法，但是与RLE相比，程序要复杂的多。 压缩算法的种类大概有一二十种，由《程序是怎样跑起来的》六
第六章讲的是如何压缩数据，有两种算法RLE算法和哈夫曼算法，RLE算法适用于字符重复的数据用“字符*重复次数”表示压缩方法但对于不是重复的字符用RLE算法不仅没有压缩还增大了，RLE算法简单方便但适用范围固定，而哈夫曼算法是为各个文件构造最佳的编码体系并以此来进行压缩，哈夫曼树的特