在jupyter notebooks上写一个基于离散小波变换（DWT）的压缩代码，要求压缩前后图像都为彩色图像，并计算PSNR

好的，我会尽力回答您的问题。

首先，离散小波变换（DWT）是一种常用的图像压缩方法。它将图像分解成多个不同尺度的子带，然后对每个子带进行变换和量化，最终得到压缩后的图像。在这个过程中，我们可以根据需求选择不同的小波基函数和分解层数，来达到不同的压缩效果和图像质量。

下面是一个基于DWT的图像压缩代码，您可以在Jupyter Notebook上运行它：

import numpy as np
import cv2

def dwt_compress(img, wavelet='haar', level=1):
    # 转换为浮点数类型
    img = np.float32(img)
    # DWT分解
    coeffs = pywt.wavedec2(img, wavelet, level=level)
    # 将每个子带进行量化
    coeffs_list = list(coeffs)
    for i in range(1, len(coeffs_list)):
        coeffs_list[i] = np.round(coeffs_list[i] / (2 ** (level - i + 1))) * (2 ** (level - i + 1))
    # DWT重构
    img_compress = pywt.waverec2(coeffs_list, wavelet)
    # 转换为整数类型
    img_compress = np.uint8(img_compress)
    return img_compress

# 读取原始图像
img = cv2.imread('test.jpg', cv2.IMREAD_COLOR)
# 对原始图像进行DWT压缩
img_compress = dwt_compress(img, wavelet='haar', level=1)
# 计算PSNR
psnr = cv2.PSNR(img, img_compress)
print('PSNR:', psnr)

在上面的代码中，我们使用了Python的PyWavelets库来实现DWT变换和重构。首先，我们将原始图像转换为浮点数类型，然后对其进行DWT分解。接着，我们对每个子带进行量化，这里我们采用了简单的四舍五入法。最后，我们使用PyWavelets库提供的waverec2函数进行DWT重构，将重构后的图像转换为整数类型，并计算了压缩前后的PSNR值。

当然，这个代码只是一个简单的示例，您可以根据需要进行修改和优化，比如尝试不同的小波基函数和分解层数，或者使用更高级的量化算法等等。希望这个回答能够对您有所帮助！