JPEG图像压缩算法是有损算法。每次当你打开图片编辑、保存的时候，图片中一部分原始内容就会丢失。但是，人们很难用肉眼观察到其中的差别。因此，我们就来压缩下《罗密欧与朱丽叶》，把虚拟的“压缩”现实化。 压缩后片段： “O Romep+ Rpldo wiepffnre arr!riov Romep@ Dgoy thz gatggr `me tefusf sgx n`me!” 原文： O Romeo, Romeo! wherefore art thou Romeo? Deny thy father and refuse thy name; 上述片段来自于《罗密欧与朱丽叶》中著名的“楼台会”。我用PhotoShop导入这个纯文本，选择“最高质量”，再将所得结果导出，于是就得到了这么一个东西。 通过上述对比可以发现，即使选择的是“最高质量”的压缩方式，多数字符还是被其相邻或相近的字符替换了。而这一点在图像上就是细微的颜色变化，人眼几乎分辨不出来；但当变化通过这种形式展现出来时，即使最轻微的变化也会给阅读带来麻烦。 于是，我又试了试其他的质量，下图中从上到下依次是“最高质量”到“最高压缩”。之后，我又把它们打印出来，装订成册。 当质量逐渐下降时，很多字符都已经变成了ASCII中的控制符。为了方便印刷，这些控制符都以空格代替，但制表符和换行符得以保留。悲催的是，一行文本变成了好几行，而这场戏也成了一串串无厘头的字符。 从此，我们得以发现：我们对文本失真十分敏感，因为每秒钟人眼能够阅读的数据只有几十个字符；相反，我们对图像却不加考究，降低清晰度的图像丝毫不会影响到我们。 真的是这样吗？阅读序顺错乱真的不会影响读阅质量吗？ [via TomScott] 评论摘录： 比如把abcdef编码成两个RBG点： (97, 98, 99)(100,101,102) 比如原文有30000个字符，那么就可以编码成10000个像素点，排成100×100的图片。 然后jpeg压缩，然后反过来解码。 另外我想说一下，图片的压缩方式不适合文字。举个简单的例子，相邻的3个点 (0, 0, 0)(X,X,X)(2,2,2) 这个时候预测中间那个点是(1,1,1)似乎是合理的，至少不会出太大偏差。 如果是文字： F*CK 谁来预测一下。
