写一个对输入的图像进行哈夫曼编码，显示原图像的熵，编码后的平均码字长度及编码效率的代码

好的，这里提供一个Python实现的哈夫曼编码及计算图像熵和编码效率的代码，需要使用到Python的numpy和heapq库：

import numpy as np
import heapq

# 计算图像熵
def calc_entropy(img):
    # 将图像转为一维数组
    img = img.flatten()
    # 计算出现频率
    hist, _ = np.histogram(img, bins=256, range=(0, 255))
    hist = hist.astype(float) / img.size
    # 计算熵
    entropy = -np.sum(hist * np.log2(hist + (hist==0)))
    return entropy

# 构建哈夫曼树
def build_huffman_tree(freq):
    heap = [[wt, [idx, '']] for idx, wt in enumerate(freq)]
    heapq.heapify(heap)
    while len(heap) > 1:
        lo = heapq.heappop(heap)
        hi = heapq.heappop(heap)
        for pair in lo[1:]:
            pair[1] = '0' + pair[1]
        for pair in hi[1:]:
            pair[1] = '1' + pair[1]
        heapq.heappush(heap, [lo[0] + hi[0]] + lo[1:] + hi[1:])
    return sorted(heapq.heappop(heap)[1:], key=lambda p: (len(p[-1]), p))

# 对图像进行哈夫曼编码
def huffman_encode(img):
    # 将图像转为一维数组
    img = img.flatten()
    # 计算出现频率
    hist, _ = np.histogram(img, bins=256, range=(0, 255))
    hist = hist.astype(float) / img.size
    # 构建哈夫曼树
    codes = build_huffman_tree(hist)
    # 生成编码表
    code_dict = dict(codes)
    # 对每个灰度值进行编码
    encoded_img = ''
    for pixel in img:
        encoded_img += code_dict[pixel]
    return encoded_img, codes

# 计算编码效率
def calc_efficiency(img, encoded_img, codes):
    # 计算原图像熵
    entropy = calc_entropy(img)
    # 计算编码后的平均码字长度
    avg_len = np.mean([len(code[1]) for code in codes])
    # 计算编码效率
    efficiency = entropy / avg_len
    return entropy, avg_len, efficiency

使用方法如下：

import cv2

# 读取图像
img = cv2.imread('example.jpg', 0)

# 进行哈夫曼编码
encoded_img, codes = huffman_encode(img)

# 计算图像熵和编码效率
entropy, avg_len, efficiency = calc_efficiency(img, encoded_img, codes)

# 打印结果
print('原图像熵：', entropy)
print('编码后平均码字长度：', avg_len)
print('编码效率：', efficiency)

需要注意的是，上述代码中的`example.jpg`需要替换为你自己的图像文件名。