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
时间: 2024-02-15 21:05:49 浏览: 65
彩色图像处理 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:
```python
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。
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