def compress_img(img, percen):
'''compress image with percent'''
pca = PCA().fit(img)
var_cumu = np.cumsum(pca.explained_variance_ratio_) * 100
k = np.argmax(var_cumu > percen)
ipca = IncrementalPCA(n_components=k)
img_compressed = ipca.fit_transform(img)
list_att = ['components_', 'mean_', 'explained_variance_', 'whiten']
ipca_att = {}
for att in list_att:
ipca_att[att] = ipca.__getattribute__(att)
return k, img_compressed, ipca_att
