将一个形状为(417,556,3)的彩色图像，在jupyter notebooks上基于向量量化的压缩算法代码

以下是基于向量量化的图像压缩算法代码示例：

import numpy as np
from sklearn.cluster import KMeans

def compress_image(image, n_clusters):
    # 转换为一维向量
    data = image.reshape(-1, 3)

    # 用 KMeans 算法将像素点聚类到 n_clusters 个簇中
    kmeans = KMeans(n_clusters=n_clusters, random_state=0).fit(data)

    # 将每个像素点替换为所属簇的中心像素值
    compressed_data = np.array([kmeans.cluster_centers_[label] for label in kmeans.labels_])

    # 将压缩后的一维向量转换回原图像的形状
    compressed_image = compressed_data.reshape(image.shape)

    return compressed_image

在上面的代码中，我们首先将彩色图像转换为一维向量，然后使用 KMeans 算法将像素点聚类到指定数量的簇中。每个像素点被替换为所属簇的中心像素值，从而实现压缩。最后，我们将压缩后的一维向量转换回原始图像的形状。

以下是使用示例：

import matplotlib.pyplot as plt
from PIL import Image

# 读取图像
image = np.array(Image.open('image.jpg'))

# 压缩图像
compressed_image = compress_image(image, n_clusters=16)

# 显示压缩前后的图像
fig, ax = plt.subplots(1, 2, figsize=(10, 5))
ax[0].imshow(image)
ax[0].set_title('Original Image')
ax[1].imshow(compressed_image)
ax[1].set_title('Compressed Image')
plt.show()

在上面的代码中，我们使用了 matplotlib 和 PIL 库来读取和显示图像。我们将原始图像和压缩后的图像一起显示，以便比较它们的差异。