写一个在jupyter notebooks上用RGB分量分别压缩对彩色图像进行JPEG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JPEG压缩，并计算PSNR的代码：

from skimage import io, color, img_as_float
import numpy as np
import math
from PIL import Image
import io as io2

# 使用Pillow库中的Image模块进行JPEG压缩
def jpeg_compress(img):
    # 创建一个空的字节流对象
    buffer = io2.BytesIO()

    # 将图像保存到字节流对象中
    img_pil = Image.fromarray(np.uint8(img * 255))
    img_pil.save(buffer, format='JPEG', quality=80)

    # 从字节流对象中读取压缩后的图像数据
    buffer.seek(0)
    img_compress = io.imread(buffer, plugin='pil')

    # 将图像数据转换为浮点数类型
    img_compress = img_as_float(img_compress)

    return img_compress

# 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JPEG压缩
r_compress = jpeg_compress(r)
g_compress = jpeg_compress(g)
b_compress = jpeg_compress(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，我们首先定义了一个`jpeg_compress()`函数来进行JPEG压缩。在这个函数中，我们使用Pillow库中的`Image`模块来进行JPEG压缩。具体地，我们首先将图像数据转换为Pillow库中的`Image`对象，然后将这个对象保存为JPEG格式的图像数据，并将图像数据存储到一个字节流对象中。接着，我们从这个字节流对象中读取压缩后的图像数据，并将数据转换为浮点数类型，最后将压缩后的图像数据返回。

接下来，我们读入彩色图像，并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JPEG压缩。在这里，我们调用了之前定义的`jpeg_compress()`函数对RGB分量进行JPEG压缩。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。