优化这串代码import cv2 import os # 读取灰度图像 img = cv2.imread('gray_image.jpg', 0) # 设置JPEG压缩参数 encode_param = [int(cv2.IMWRITE_JPEG_QUALITY), 90] # 进行JPEG压缩 result, compress_img = cv2.imencode('.jpg', img, encode_param) # 计算压缩率 original_size = os.path.getsize('gray_image.jpg') compress_size = compress_img.size compression_ratio = original_size / compress_size # 解码压缩图像 decompress_img = cv2.imdecode(compress_img, 0) # 显示压缩前后的图像 cv2.imshow('Original Image', img) cv2.imshow('Compressed Image', decompress_img) print('Compression Ratio:', compression_ratio) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()

这段代码已经很简洁了，但还是可以进行一些优化：

1. 将常量定义为变量，减少重复计算。

2. 使用with语句来自动释放资源，避免忘记释放资源。

3. 可以将压缩和解压缩封装成函数，提高代码的可复用性。

优化后的代码如下：

import cv2 
import os 

# 读取灰度图像
img_path = 'gray_image.jpg'
img = cv2.imread(img_path, 0)

# 设置JPEG压缩参数
encode_param = [int(cv2.IMWRITE_JPEG_QUALITY), 90] 

# 进行JPEG压缩
with open(img_path, 'rb') as f:
    img_data = f.read()
result, compress_img = cv2.imencode('.jpg', img_data, encode_param) 

# 计算压缩率
original_size = os.path.getsize(img_path)
compress_size = compress_img.size
compression_ratio = original_size / compress_size 

# 解码压缩图像
decompress_img = cv2.imdecode(compress_img, 0) 

# 显示压缩前后的图像
cv2.imshow('Original Image', img)
cv2.imshow('Compressed Image', decompress_img)

print('Compression Ratio:', compression_ratio)

cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

这样可以更好地管理和释放资源，同时代码也更加简洁易读。