1.请问有没有LZW压缩算法的压缩源码源代码？
2.Matlab DCT图像压缩详细解读 参考源码
3.求1个C#压缩JS 后 JS 还能用的源代码。
4.火箭君又找来个压缩网站，照片还可离线使用 #Squoosh
5.Squoosh - 谷歌出品的免费免费开源压缩工具，大小减少90%！网页支持 API 开发调用
6.手机直播源码，压缩源码前端压缩上传需顾及清晰度问题
请问有没有LZW压缩算法的照片eclipse导入源码插件源代码？
#include<stdio.h>
#include<string.h>
#include<stdlib.h>
#define PATHSIZE
#define BITS
#define HashShift BITS-8
#define MAX_VALUE ((1<<BITS)-1)
#define MAX_CODE (MAX_VALUE-1)
#define HashTableLen
#define process
/*压缩结构*/
typedef struct
{
int *code;
unsigned int *prenum;
unsigned char *baknum;
}LZW_DATA;
unsigned char decode_stack[HashTableLen];
LZW_DATA lzwt,*lzw;
void dataout(FILE *output,unsigned int code);/*输出压缩后的流*/
unsigned int hashfind(unsigned int hash_prenum,unsigned int hash_character);/*压缩算法*/
char *decode(unsigned char *buffer,unsigned int code);
unsigned int incode(FILE *input);
void compress(FILE *input,FILE *output);
void decompress(FILE *input,FILE *output);
int main()
{
FILE *fp1,*fp2;
char path[PATHSIZE];
S1:puts("Input function.(h:hoop,u:uncompress)...");
fflush(stdin);
gets(path);
if(!strcmp(path,"h")||!strcmp(path,"hoop"))
{
printf("Input source file path:");
fflush(stdin);
gets(path);
if((fp1=fopen(path,"rb"))==NULL)
{
puts("Can not open source file!");
return 1;
}
printf("Input objective file path:");
fflush(stdin);
gets(path);
if((fp2=fopen(path,"wb"))==NULL)
{
puts("Can not open objective file!");
return 1;
}
compress(fp1,fp2);
}
else if(!strcmp(path,"u")||!strcmp(path,"uncompress"))
{
printf("Input source file path:");
fflush(stdin);
gets(path);
if((fp1=fopen(path,"rb"))==NULL)
{
puts("Can not open source file!");
return 1;
}
printf("Input objective file path:");
fflush(stdin);
gets(path);
if((fp2=fopen(path,"wb"))==NULL)
{
puts("Can not open objective file!");
return 1;
}
decompress(fp1,fp2);
}
else
{
puts("Input error,please input again!");
goto S1;
}
fclose(fp1);
fclose(fp2);
S2:puts("If continue or not(y:yes/n:no)?");
fflush(stdin);
gets(path);
if(!strcmp(path,"y")||!strcmp(path,"yes"))
{
goto S1;
}
else if(!strcmp(path,"n")||!strcmp(path,"no"))
{
goto S3;
}
else
{
puts("Input error,please input again!");
goto S2;
}
S3:return 0;
}
void compress(FILE *input,FILE *output)
{
int i,index,len1,len2;
int curr_code;
int baknum;
int prenum;
len1=HashTableLen*sizeof(unsigned int);
len2=HashTableLen*sizeof(unsigned char);
if(!(lzwt.code=(int*)malloc(len1)))
{
puts("Internal memory distribution error!");
exit(0);
}
if(!(lzwt.prenum=(unsigned int*)malloc(len1)))
{
puts("Internal memory distribution error!");
exit(0);
}
if(!(lzwt.baknum=(unsigned char*)malloc(len2)))
{
puts("Internal memory distribution error!");
exit(0);
}
lzw=&lzwt;
curr_code=;
for(i=0;i<HashTableLen;i++)
{
lzw->code[i]=-1;
}
i=0;
puts("Hoop begin.");
prenum=getc(input);
while((baknum=getc(input))!=EOF)
{
index=hashfind(prenum,baknum);
if(lzw->code[index]!=-1)
{
prenum=lzw->code[index];
}
else
{
if(curr_code<=(MAX_CODE))
{
lzw->code[index]=curr_code++;
lzw->prenum[index]=prenum;
lzw->baknum[index]=baknum;
}
dataout(output,prenum);
prenum=baknum;
}
if(i==prenum)
{
i=0;
putchar('.');
}
else
{
i++;
}
}
dataout(output,prenum);
dataout(output,MAX_VALUE);
dataout(output,0);
free(lzw->code);
free(lzw->prenum);
free(lzw->baknum);
}
unsigned int hashfind(unsigned int prenum,unsigned int baknum)
{
int index;
int offset;
index=(baknum<<HashShift)^prenum;
if(index==0)
{
offset=1;
}
else
{
offset=HashTableLen-index;
}
while(1)
{
if(lzw->code[index]==-1)
{
return index;
}
if(lzw->prenum[index]==prenum&&lzw->baknum[index]==baknum)
{
return index;
}
index-=offset;
if(index<0)
{
index+=HashTableLen;
}
}
}
void dataout(FILE *output,unsigned int code)
{
static int outbinary=0;
static unsigned long nob=0L;
nob|=(unsigned long)code<<(-BITS-outbinary);
outbinary+=BITS;
while(outbinary>=8)
{
putc(nob>>,output);
nob<<=8;
outbinary=outbinary-8;
}
}
void decompress(FILE *input,FILE *output)
{
unsigned int curr_code;
unsigned int baknum;
unsigned int prenum;
int i,ch,len1,len2;
char *ps;
len1=HashTableLen*sizeof(unsigned int);
len2=HashTableLen*sizeof(unsigned char);
if(!(lzwt.code=(int*)malloc(len1)))
{
puts("Internal memory distribution error!");
exit(0);
}
if(!(lzwt.prenum=(unsigned int*)malloc(len1)))
{
puts("Internal memory distribution error!");
exit(0);
}
if(!(lzwt.baknum=(unsigned char*)malloc(len2)))
{
puts("Internal memory distribution error!");
exit(0);
}
lzw=&lzwt;
curr_code=;
i=0;
puts("Uncompress begin.");
ch=prenum=incode(input);
putc(prenum,output);
while((baknum=incode(input))!=MAX_VALUE)
{
if(baknum>=curr_code)
{
*decode_stack=ch;
ps=decode(decode_stack+1,prenum);
}
else
{
ps=decode(decode_stack,prenum);
}
ch=*ps;
while(ps>=decode_stack)
{
putc(*(ps--),output);
}
if(curr_code<=MAX_CODE)
{
lzw->prenum[curr_code]=prenum;
lzw->baknum[curr_code]=ch;
curr_code++;
}
prenum=baknum;
if(i==process)
{
i=0;
putchar('.');
}
else
{
i++;
}
}
free(lzw->code);
free(lzw->prenum);
free(lzw->baknum);
}
char *decode(unsigned char *buffer,unsigned int code)
{
int len=0;
while(code>)
{
*buffer++=lzw->baknum[code];
code=lzw->prenum[code];
len++;
if(len>=HashTableLen)
{
puts("Internal memory run over!");
exit(1);
}
}
*buffer=code;
return buffer;
}
unsigned int incode(FILE *input)
{
unsigned int ret;
static int inputbinary=0;
static unsigned long nib=0L;
while(inputbinary<=)
{
nib|=(unsigned long)getc(input)<<(-inputbinary);
inputbinary=inputbinary+8;
}
ret=nib>>(-BITS);
nib<<=BITS;
inputbinary=inputbinary-BITS;
return ret;
}
这是我以前写的LZW算法，压缩和解压缩文本文件都没问题，免费就是网页解压后可能字符的顺序有点问题，呵呵用作学习的压缩源码
我在这个地址回答过了，这样的照片复杂算法一般不会有个人去写的，我写了就觉得晕，免费如果提问的网页是同一个人，加我QQ我抽空教你原理。压缩源码
/question/.html?照片fr=im
Matlab DCT图像压缩详细解读 参考源码
离散余弦变换（DCT）在图像压缩中发挥着关键作用，通过减少高频数据的免费冗余，实现高效的码率压缩。在工程背景中，视频信号的低频成分信息丰富，高频成分相对较少，网页语音通话源码DCT利用这一特性，对低频和高频部分分别处理，从而降低熵值，提高编码效率。国际学术界和工业界对DCT及其改进型MDCT的快速算法研究极为关注，如MPEG标准中，DCT转换后的频率系数利于压缩，整个视频压缩过程包括取样、DCT、量化和编码等步骤。
具体实现时，DCT计算可以通过拆分特性简化，如8x8的DCT可以通过先进行一维行变换，再进行一维列变换，大大减少了计算量。例如，一维8行DCT需要xS乘法和xS加法，8列则再乘以，nova flavor源码阅读总计次乘法和次加法，相比直接计算，效率大大提高。著名的快速算法如AAN和LLM算法，通过行列分离策略，进一步优化了硬件实现。
想要更直观地了解DCT图像压缩，可以参考相关案例图，这些图展示了DCT在实际应用中的步骤和效果，帮助我们理解这一技术的实际操作和效果。
求1个C#压缩JS 后 JS 还能用的源代码。
您好，
压缩不仅仅可以提高用户的下载速度，同时还可以加密代码，下面说下一个常用的js压缩方法：
首先使用dojo的工具shrinksafe(pressor.com/这个站点进行更高层次的压缩,可惜只能登陆这个站点再压缩，只能将你的js代码复制的他的文本框，然后等他的压缩输出
经过这2步，你的钻石macd指标源码js会变得既安全,文件又小
压缩和还原压缩的JS代码
压缩JS代码：
packer – 最好用的 javascript 压缩工具
地址：
http://dean.edwards.name/packer/
http://kan.willin.org/?page_id=
恢复JSMIN等工具压缩的JS代码：
Javascript Beautifier能够将jsmin压缩后的js文件内容重新恢复成可读性很好的js文件。
网页版：http://jsbeautifier.org
火箭君又找来个压缩网站，还可离线使用 #Squoosh
在日常工作中，过大的文件常会带来不便。
随着手机照片和网上素材动辄数MB的格式，文档体积不知不觉膨胀。使用普通压缩网站时，受限于上传容量或下载条件，往往难以得到有效帮助。上传还可能引发隐私泄露风险。
现在，火箭君发现了一个有趣的解决方案：squoosh.app 。这是一个无需上传的Web App，可离线使用，满足了多样化格式压缩需求。
squoosh.app 网站简洁明了，提供离线模式，并支持PNG、JPG、github源码驱动学习Webp、SVG等格式。亮点包括：
1. **Web App：**一种离线可用的应用，初次访问网页，后续可下载并安装桌面快捷方式。
2. **即时对比：**用户在应用内可立即比较压缩前后的效果。
3. **无限制：**运行于用户电脑，本地执行，安全、省带宽，且不受上传大小限制。
值得一提的是，此App为开源项目，用户可在GitHub获取源代码，增加信任度。
squoosh.app 是理想的压缩工具，但或许存有一些局限。不妨亲身体验，也许它将成为您工作中的常备助手。
探索官网和GitHub，深入了解这款离线可运行的Web App。
Squoosh - 谷歌出品的免费开源压缩工具，大小减少%！支持 API 开发调用
谷歌出品的免费开源在线压缩工具，效果惊人，支持多种格式。
Squoosh 是一款易于使用的在线图像压缩工具，由谷歌开发。它能大幅减少大小，提供惊人的压缩比，适用于设计 UI 切图、自媒体文章配图及 PPT 配图等场景。此工具面向开发者推广了谷歌自家的 webp 图像格式。
使用Squoosh压缩相当简便，在浏览器中打开其网址，选择或直接拖拽进入网页，Squoosh便会自动生成压缩预览。通过拖动中间的分隔线，用户可以直观对比压缩前后的效果，并在左下方查看压缩后的文件大小。用户还能调整输出格式、修改质量，最后直接下载。
尽管Squoosh在线工具功能炫目，但针对批量压缩需求的支持有限，目前仅能一张张压缩，用户体验稍显不足。而且，该工具目前仅提供英文界面，对于非英文用户来说，高级压缩选项中涉及的图像专业术语可能不易理解。
谷歌推出Squoosh的初衷旨在帮助开发者降低大小，同时保持质量，从而提高用户上网体验。为此，Squoosh提供了命令行接口（CLI）和API开发方式。开发者可以通过API方便地将压缩功能集成到项目中。
通过node.js在后端使用Squoosh的API，开发者可以访问GitHub代码仓库中的指定目录获取更全面的API调用。Squoosh支持与Tinypng等其他免费压缩工具进行比较。虽然Tinypng也提供API和免费额度，但其每月免费额度有限，且需要注册开发者账号。相比之下，Squoosh不仅完全免费，源代码也完全开源，是大厂中难得的良心之作。
Squoosh遵循Apache License 2.0协议，源码托管在GitHub上，个人和公司均可免费使用，甚至将源码应用于自己的项目中。值得注意的是，虽然可以在GitHub仓库主页下载并运行Squoosh，实际操作后，它会基于本地环境搭建压缩工具。详细了解开发接入相关信息时，需查找对应的目录。
手机直播源码，前端压缩上传需顾及清晰度问题
在构建手机直播应用的源码时，前端压缩上传的处理是一项关键任务。这里，我利用Element UI提供的文件上传组件来进行操作，主要分为三个步骤:首先，进行严格的上传前验证，确保上传的格式和大小符合预期，以保证用户体验和服务器的性能。
其次，清晰度是不可忽视的考虑因素。在压缩时，需要在保持视觉质量的前提下，适当降低的尺寸和分辨率，以适应网络传输和移动端设备的显示需求。这通常涉及到选择合适的压缩算法和设置合适的压缩参数。
最后，将压缩后的文件流安全地提交给后端服务器，完成上传过程。这一步需要确保数据的完整性和安全性，避免在传输过程中出现数据丢失或泄露。
这些步骤的实施需要细致的权衡和优化，以确保在保证清晰度的同时，能够提供流畅的直播体验。对于更多关于这个话题的深入探讨，敬请关注后续文章。
