写一个在jupyter notebooks上用RGB分量分别压缩对彩色图像进行图像压缩的代码

下面是一个使用RGB分量分别压缩对彩色图像进行图像压缩的代码示例：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from skimage import io

# 读取彩色图像
img = io.imread('image.jpg')

# 将图像转换成浮点型数据，并将像素值范围映射到[0, 1]
img = img.astype(np.float) / 255.0

# 分离RGB通道
R = img[:, :, 0]
G = img[:, :, 1]
B = img[:, :, 2]

# 对每个通道进行压缩
R_compress = np.round(R * 7) / 7
G_compress = np.round(G * 7) / 7
B_compress = np.round(B * 7) / 7

# 合并压缩后的通道
img_compress = np.zeros_like(img)
img_compress[:, :, 0] = R_compress
img_compress[:, :, 1] = G_compress
img_compress[:, :, 2] = B_compress

# 显示原图和压缩后的图像
fig, ax = plt.subplots(1, 2, figsize=(10, 5))
ax[0].imshow(img)
ax[0].set_title('Original Image')
ax[1].imshow(img_compress)
ax[1].set_title('Compressed Image')
plt.show()

这个示例代码使用了scikit-image库中的io模块来读取彩色图像，并使用matplotlib库来显示图像。首先将图像转换成浮点型数据，并将像素值范围映射到[0, 1]。然后，分离出RGB通道，并对每个通道进行压缩，压缩方法是将每个像素值乘以7并四舍五入，然后再除以7。最后，将压缩后的通道合并成一个图像并显示原图和压缩后的图像。