Dzisiaj wykład też online. Slajdy są tutaj ONA6-kompresja
Zadania na dziś:
1. Zapoznaj się z modułem gzip . Weź plik tekstowy z sekwencją wirusa COVID-19 (covid-19.fasta), napisz skrypty pythona, które używając modułu gzip zapiszą jego wersję skompresowaną, a następnie zdekompresują. Jaki współczynnik kompresji osiąga się przy takim pliku?
2. Weźmy takie pomocnicze funkcje w pythonie opisujące dyskretną transformatę kosinusową:
import urllib,io
from urllib import request
from PIL import Image
from scipy import fftpack
import numpy as np
URL='http://regulomics.mimuw.edu.pl/wp/wp-content/uploads/2019/04/palmy.png'
def get_image_from_url(image_url=URL, size=(256, 256)):
file_descriptor = request.urlopen(image_url)
image_file = io.BytesIO(file_descriptor.read())
image = Image.open(image_file)
img_color = image.resize(size, 1)
img_grey = img_color.convert('L')
img = np.array(img_grey, dtype=np.float)
return img
def get_2D_dct(img):
""" Get 2D Cosine Transform of Image
"""
return fftpack.dct(fftpack.dct(img.T, norm='ortho').T, norm='ortho')
def get_2d_idct(coefficients):
""" Get 2D Inverse Cosine Transform of Image
"""
return fftpack.idct(fftpack.idct(coefficients.T, norm='ortho').T, norm='ortho')
def get_reconstructed_image(raw):
img = raw.clip(0, 255)
img = img.astype('uint8')
img = Image.fromarray(img)
return img
wykonaj program, który dokonuje Ntego przybliżenia obrazu, przy pomocy zerowania wartośći powyżej Ntego wiersza i Ntej kolumny macierzy get_2D_dct(img) i wyświetl kilkanaście pierwszych przybliżeń.
3. Wyrysuj wykres Entropii dla kanału binarnego w zależności od wartości P(1), na przedziale (0,1)
4. (Praca domowa za 1 pkt) Napisz program, który dla zadanego pliku tekstowego (covid-19) tworzy tablicę częstotliwości znaków, kody Huffmana dla wszystkich znaków oraz wylicza entropię tego pliku i długość kodu Huffmana, który opisywałby cały plik (żeby dostać dodatkowy punkt, oczywiście przesyłamy plik .py jako załącznik maila z dopiskiem ONA w ciągu tygodnia)