给我一份jpeg压缩算法的代码

以下是一份简单的JPEG压缩算法C++代码：

#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>

using namespace std;
using namespace cv;

int main(int argc, char **argv)
{
    if(argc != 2)
    {
        cout << "Usage: ./jpeg_compress image.jpg" << endl;
        return -1;
    }

    // 读取图像
    Mat img = imread(argv[1], IMREAD_COLOR);
    if(img.empty())
    {
        cout << "Failed to read image!" << endl;
        return -1;
    }

    // 转换为YCrCb空间
    Mat img_ycrcb;
    cvtColor(img, img_ycrcb, COLOR_BGR2YCrCb);

    // 分离通道
    vector<Mat> channels;
    split(img_ycrcb, channels);

    // 对Y分量进行DCT变换
    Mat y_dct;
    dct(channels[0], y_dct);

    // 量化
    int q[8][8] = {{16, 11, 10, 16, 24, 40, 51, 61},
                   {12, 12, 14, 19, 26, 58, 60, 55},
                   {14, 13, 16, 24, 40, 57, 69, 56},
                   {14, 17, 22, 29, 51, 87, 80, 62},
                   {18, 22, 37, 56, 68, 109, 103, 77},
                   {24, 35, 55, 64, 81, 104, 113, 92},
                   {49, 64, 78, 87, 103, 121, 120, 101},
                   {72, 92, 95, 98, 112, 100, 103, 99}};
    for(int i=0; i<y_dct.rows; i+=8)
    {
        for(int j=0; j<y_dct.cols; j+=8)
        {
            Mat block = y_dct(Rect(j, i, 8, 8));
            block.convertTo(block, CV_32F);
            for(int x=0; x<8; x++)
            {
                for(int y=0; y<8; y++)
                {
                    block.at<float>(x, y) = round(block.at<float>(x, y) / q[x][y]);
                }
            }
            block.convertTo(block, CV_16S);
        }
    }

    // 反量化
    for(int i=0; i<y_dct.rows; i+=8)
    {
        for(int j=0; j<y_dct.cols; j+=8)
        {
            Mat block = y_dct(Rect(j, i, 8, 8));
            block.convertTo(block, CV_32F);
            for(int x=0; x<8; x++)
            {
                for(int y=0; y<8; y++)
                {
                    block.at<float>(x, y) = block.at<float>(x, y) * q[x][y];
                }
            }
            block.convertTo(block, CV_16S);
        }
    }

    // 对Y分量进行IDCT变换
    Mat y_idct;
    idct(y_dct, y_idct);

    // 合并通道
    channels[0] = y_idct;
    Mat img_ycrcb_out;
    merge(channels, img_ycrcb_out);

    // 转换为BGR空间
    Mat img_out;
    cvtColor(img_ycrcb_out, img_out, COLOR_YCrCb2BGR);

    // 保存图像
    imwrite("compressed.jpg", img_out);

    return 0;
}

该代码实现了以下步骤：

1. 读取图像并转换为YCrCb色彩空间
2. 分离通道
3. 对Y分量进行DCT变换
4. 量化
5. 反量化
6. 对Y分量进行IDCT变换
7. 合并通道并转换为BGR色彩空间
8. 保存压缩后的图像

这里使用了OpenCV库中的dct和idct函数，它们分别实现了离散余弦变换和离散余弦逆变换。值得注意的是，该代码中的量化表是固定的，而实际上JPEG压缩算法中采用的量化表是可调的，不同的量化表可以产生不同的压缩效果。