在jupyter notebooks上运行的对彩色图像基于向量量化的压缩算法代码

这里是基于向量量化的彩色图像压缩算法的示例代码，您可以在Jupyter Notebook上运行它。这个代码使用Python和Scikit-image库实现，压缩过程使用了K-means聚类算法和Lloyd算法：

import numpy as np
from skimage import io, color
from sklearn.cluster import KMeans

def vector_quantization(img, k):
    # 将图像转换为颜色空间
    img = color.rgb2lab(img)

    # 重塑图像数据为1D数组
    data = img.reshape((-1, 3))

    # 使用K-means聚类算法对图像进行量化
    kmeans = KMeans(n_clusters=k, random_state=0).fit(data)

    # 得到聚类中心
    centers = kmeans.cluster_centers_

    # 使用Lloyd算法将数据映射到聚类中心
    labels = kmeans.predict(data)
    quantized = centers[labels]

    # 重塑数据为图像形状
    quantized = quantized.reshape(img.shape)

    # 将图像转换回RGB颜色空间
    quantized = color.lab2rgb(quantized)

    return quantized

# 加载图像
img = io.imread('test.png')

# 压缩图像
k = 16
compressed_img = vector_quantization(img, k)

# 保存压缩后的图像
io.imsave('compressed_image.jpg', compressed_img)

这个代码首先将图像转换为Lab颜色空间，然后使用K-means聚类算法将图像数据量化为k个聚类中心。接着，使用Lloyd算法将图像数据映射到最近的聚类中心，得到量化后的图像数据。最后，将量化后的数据转换回RGB颜色空间，并保存为JPEG压缩图像。您可以根据需要调整聚类数k来控制压缩的强度和图像质量。