¿Realmente necesita Deep Learning para reconstruir la imagen comprimida? 🙂
Déjame hacer eso por ti usando Python 2.7
importar sklearn
de skimage import io
de scipy import misc
lena = misc.lena ()
importar matplotlib.pyplot como plt
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de sklearn.decomposition import PCA
def comprimir (img, k):
pca = PCA (n_componentes = k)
comprimido = pca.fit_transform (img)
restaurado = pca.inverse_transform (comprimido)
error = ((restaurado – img) ** 2) .sum ()
retorno restaurado, error
errores = lista ()
para i en rango (1, 200):
_, error = comprimir (lena, i)
errores.append (error)
importar numpy como np
plt.plot (np.arange (1, 200), np.array (errores))
plt.figure (figsize = (12, 8))
plt.imshow (comprimir (lena, 30) [0], cmap = plt.cm.gist_gray)
