请对上述完成代码实现

好的，以下是一个Python实现的示例代码，用于对DCT后的频谱进行不同频率分量的选取并进行IDCT逆变换重建图像：

import numpy as np
import cv2

def dct_reconstruction(img, n_components):
    # 对图像进行DCT变换
    img_dct = cv2.dct(np.float32(img))

    # 选择前n_components个频率分量
    img_dct_reduced = np.zeros_like(img_dct)
    img_dct_reduced[:n_components, :n_components] = img_dct[:n_components, :n_components]

    # 对经过修改后的频域表示进行IDCT逆变换
    img_reconstructed = cv2.idct(img_dct_reduced)

    # 对重建的图像进行裁剪和归一化处理
    img_reconstructed = np.clip(img_reconstructed, 0, 255)
    img_reconstructed = np.uint8(img_reconstructed)

    return img_reconstructed

其中，img是输入的原始图像，n_components是要保留的前n个频率分量。函数返回重建后的图像。需要注意的是，由于DCT变换和IDCT逆变换是基于numpy和OpenCV库实现的，因此需要提前安装这些库。