用python实现

以下是使用 Python 和 TensorFlow 实现图像压缩的示例代码，其中使用了一个简单的自编码器来压缩和重构图像。

import tensorflow as tf
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 加载数据集
(x_train, _), (x_test, _) = tf.keras.datasets.mnist.load_data()
x_train = x_train.astype('float32') / 255.
x_test = x_test.astype('float32') / 255.

# 定义自编码器模型
input_img = tf.keras.layers.Input(shape=(28, 28, 1))
x = tf.keras.layers.Conv2D(16, (3, 3), activation='relu', padding='same')(input_img)
x = tf.keras.layers.MaxPooling2D((2, 2), padding='same')(x)
x = tf.keras.layers.Conv2D(8, (3, 3), activation='relu', padding='same')(x)
x = tf.keras.layers.MaxPooling2D((2, 2), padding='same')(x)
x = tf.keras.layers.Conv2D(8, (3, 3), activation='relu', padding='same')(x)
encoded = tf.keras.layers.MaxPooling2D((2, 2), padding='same')(x)

x = tf.keras.layers.Conv2D(8, (3, 3), activation='relu', padding='same')(encoded)
x = tf.keras.layers.UpSampling2D((2, 2))(x)
x = tf.keras.layers.Conv2D(8, (3, 3), activation='relu', padding='same')(x)
x = tf.keras.layers.UpSampling2D((2, 2))(x)
x = tf.keras.layers.Conv2D(16, (3, 3), activation='relu')(x)
x = tf.keras.layers.UpSampling2D((2, 2))(x)
decoded = tf.keras.layers.Conv2D(1, (3, 3), activation='sigmoid', padding='same')(x)

autoencoder = tf.keras.models.Model(input_img, decoded)
autoencoder.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy')

# 训练自编码器
autoencoder.fit(x_train, x_train, epochs=50, batch_size=128, shuffle=True, validation_data=(x_test, x_test))

# 创建压缩和重构函数
encoder = tf.keras.models.Model(input_img, encoded)
encoded_imgs = encoder.predict(x_test)

decoded_imgs = autoencoder.predict(x_test)

# 显示原始图像和解码后的图像
n = 10
plt.figure(figsize=(20, 4))
for i in range(n):
    # 原始图像
    ax = plt.subplot(2, n, i + 1)
    plt.imshow(x_test[i].reshape(28, 28))
    plt.gray()
    ax.get_xaxis().set_visible(False)
    ax.get_yaxis().set_visible(False)

    # 解码后的图像
    ax = plt.subplot(2, n, i + 1 + n)
    plt.imshow(decoded_imgs[i].reshape(28, 28))
    plt.gray()
    ax.get_xaxis().set_visible(False)
    ax.get_yaxis().set_visible(False)
plt.show()

在这个示例中，我们使用了 MNIST 数据集并训练了一个简单的自编码器模型。然后我们使用训练好的自编码器对测试集中的图像进行了压缩和重构，并将原始图像和解码后的图像进行了可视化展示。