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，计算PSNR

好的，以下是一个在Jupyter Notebook上使用RGB分量对彩色图像进行压缩，并计算PSNR的代码：

from skimage import io, color, img_as_float
import numpy as np
import math

# 读入彩色图像
img = io.imread('color_image.jpg')

# 将图像转换为浮点数类型
img = img_as_float(img)

# 分离RGB分量
r = img[:, :, 0]
g = img[:, :, 1]
b = img[:, :, 2]

# 对每个分量分别进行压缩
r_compress = some_function(r)  # 这里需要根据你使用的压缩算法进行相应的操作
g_compress = some_function(g)
b_compress = some_function(b)

# 合并RGB分量
img_compress = np.zeros_like(img)
img_compress[:, :, 0] = r_compress
img_compress[:, :, 1] = g_compress
img_compress[:, :, 2] = b_compress

# 计算PSNR
mse = np.mean((img - img_compress) ** 2)
psnr = 10 * math.log10(1.0 / mse)

# 保存压缩后的图像
io.imsave('compressed_image.jpg', img_compress)

# 打印PSNR值
print('PSNR:', psnr)

在这个示例中，我们使用Scikit-image库中的`io.imread()`函数读入彩色图像，并使用`img_as_float()`函数将图像转换为浮点数类型。然后，我们使用NumPy库中的切片操作分离出RGB分量，并对每个分量分别进行压缩。在这里，你需要根据你使用的压缩算法进行相应的操作。最后，我们使用NumPy库中的数组操作将压缩后的RGB分量合并为一张彩色图像，并计算PSNR值。最后，我们使用`io.imsave()`函数保存压缩后的图像，并打印PSNR值。

请注意，这只是一个示例代码，你需要根据具体情况进行相应的修改和调整。