JupyterLab怎么计算两张彩色图像的压缩率

在JupyterLab中，可以使用Python中的Pillow库（也称为PIL库）来计算两张彩色图像的压缩率。具体步骤如下：

1. 安装Pillow库，可以使用以下命令在JupyterLab的终端中安装：

!pip install Pillow

2. 导入Pillow库和os库，os库用于获取文件大小信息：

from PIL import Image
import os

3. 使用Pillow库的Image.open()函数打开原图像和压缩后的图像，并获取它们的文件大小：

# 打开原图像和压缩后的图像
im_original = Image.open('original.png')
im_compressed = Image.open('compressed.png')

# 获取原图像和压缩后的图像的文件大小
size_original = os.path.getsize('original.png')
size_compressed = os.path.getsize('compressed.png')

4. 根据文件大小计算压缩率：

# 计算压缩率
compression_ratio = size_original / size_compressed

# 打印压缩率
print('压缩率为：{:.2f}'.format(compression_ratio))

其中，`{:.2f}`表示将计算出的压缩率保留两位小数输出。

需要注意的是，计算压缩率时需要将文件大小转换为相同的单位，如字节（Byte）、千字节（KB）或兆字节（MB），否则计算出的压缩率可能会不准确。