jpg图像压缩代码实现

JPEG 是一种基于离散余弦变换（DCT）的图像压缩标准，编码器和解码器都比较复杂。以下是 JPEG 编码器的代码实现：

import numpy as np
from scipy.fftpack import dct
from skimage import io
from skimage.color import rgb2ycbcr

def block_split(img, block_size):
    h, w = img.shape[:2]
    bh, bw = block_size
    return [img[i:i+bh, j:j+bw] for i in range(0, h, bh) for j in range(0, w, bw)]

def dct_transform(block):
    return dct(dct(block.T, norm='ortho').T, norm='ortho')

def quantize(block, qtable):
    return np.round(block / qtable)

def zigzag_scan(block):
    return np.concatenate([np.diagonal(block[::-1, :], i)[::(2*(i % 2)-1)] for i in range(1-block.shape[0], block.shape[0])])

def encode_image(img, block_size, qtable):
    img = rgb2ycbcr(img)
    blocks = block_split(img[:, :, 0], block_size)
    dct_coeffs = [dct_transform(block) for block in blocks]
    quantized_coeffs = [quantize(coeff, qtable) for coeff in dct_coeffs]
    zigzag_coeffs = [zigzag_scan(coeff) for coeff in quantized_coeffs]
    bitstream = ''
    for coeff in zigzag_coeffs:
        bitstream += encode_coeff(coeff)
    return bitstream

上述代码中，首先将图像分成若干个大小为 block_size 的块，然后对每个块进行 DCT 变换，得到 DCT 系数。接着，对 DCT 系数进行量化，得到量化系数。然后，对量化系数进行 Zigzag 扫描，将系数按照一定顺序排列，以便进行熵编码。最后，将 Zigzag 排列后的系数进行熵编码，得到压缩后的比特流。

需要注意的是，上述代码中使用了量化表 qtable，这是一种将 DCT 系数量化为整数的方法，可以根据不同的应用场景选择不同的量化表，以实现更好的压缩效果和图像质量。