3 Repos
Awesome GitHub RepositoriesLossless Optimization
Image optimization techniques that remove metadata and optimize encoding without discarding pixel data.
Distinct from Image Optimization Tools: Focuses specifically on the lossless aspect of image optimization, distinct from general web compression
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Awesome Lossless Optimization GitHub Repositories
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- imageoptim/imageoptim
ImageOptim/ImageOptim
9,873Auf GitHub ansehenImageOptim is a macOS image optimizer and GUI image compressor designed to reduce image file sizes for web and disk storage. It functions as a lossless image optimizer that removes unnecessary metadata and optimizes encoding to reduce file sizes without losing pixel data. The application handles macOS media asset management and web image preparation by shrinking files to improve website loading speeds and reduce storage usage. It provides both lossless and lossy compression options to maintain visual quality while reducing the disk space used by images.
Optimizes image encoding and removes metadata to reduce size without any loss of visual quality.
HTML - phoboslab/qoi
phoboslab/qoi
7,492Auf GitHub ansehenQOI is a lossless image codec and encoding standard designed for high-speed compression and decompression of raw pixel data. It provides a toolkit for translating raw image buffers into a compact format and back into pixel representations without any loss of quality. The implementation focuses on fast image encoding and decoding, enabling the rapid conversion of compressed image data back into raw pixels. It also supports image format conversion to ensure compatibility across different software systems and hardware.
Recovers exact original color values without approximation or quantization.
C - mozilla/mozjpeg
mozilla/mozjpeg
5,685Auf GitHub ansehenMozjpeg ist eine hochperformante C-Bibliothek zum Encodieren, Decodieren und Transcodieren von JPEG-Bildern. Sie dient als binärkompatibler Drop-in-Ersatz für Standard-JPEG-Bibliotheken und behält bestehende Funktionssignaturen bei, um die Komprimierungseffizienz zu verbessern, ohne Änderungen an der Anwendungslogik zu erfordern. Die Bibliothek fungiert als Bildoptimierer, der Dateigrößen durch verlustfreie progressive Encodierung und Koeffizientenoptimierung reduziert. Sie nutzt Trellis-basierte Quantisierung und SIMD-beschleunigte Verarbeitung, um den Kompromiss zwischen visueller Qualität und Dateigröße zu optimieren. Ihre breiteren Funktionen umfassen umfassende Bild-Encodierung und -Decodierung, Farbraumkonvertierung und Component-Downsampling. Die Architektur ist reentrant und thread-safe konzipiert, was die gleichzeitige Verarbeitung mehrerer Bilder ermöglicht. Sie bietet zudem spezialisiertes Metadaten-Management für die Handhabung großer ICC-Farbprofile mittels Marker-Splitting.
Optimizes existing JPEG files using progressive encoding and rescan techniques to reduce size without losing image data.
C
