图像压缩感知GBP的python代码

我可以回答这个问题。以下是一个简单的Python代码示例，用于实现图像压缩感知GBP：

import numpy as np
from scipy.fftpack import dct, idct

def compress_image(image, ratio):
    # 将图像转换为灰度图像
    gray_image = np.dot(image[...,:3], [0.299, 0.587, 0.114])
    # 对灰度图像进行DCT变换
    dct_image = dct(dct(gray_image, axis=0), axis=1)
    # 将DCT系数按照大小排序
    sorted_dct = np.sort(np.abs(dct_image.reshape(-1)))
    # 计算需要保留的DCT系数数量
    keep_coeff = int(sorted_dct.size * ratio)
    # 将需要保留的DCT系数设为1，其余系数设为0
    mask = np.zeros_like(dct_image)
    mask[np.abs(dct_image) >= sorted_dct[keep_coeff]] = 1
    # 对保留的DCT系数进行逆变换，得到压缩后的图像
    compressed_image = idct(idct(dct_image * mask, axis=0), axis=1)
    # 将像素值限制在0-255之间
    compressed_image = np.clip(compressed_image, 0, 255)
    # 将图像转换为整数类型
    compressed_image = compressed_image.astype(np.uint8)
    return compressed_image

这个函数接受两个参数：原始图像和压缩比率。它将图像转换为灰度图像，对灰度图像进行DCT变换，按照DCT系数的大小排序，保留前面一部分系数，将其余系数设为0，然后进行逆变换，得到压缩后的图像。