from PIL import Image # 打开 TIF 格式的图像 img = Image.open('compressed_image.tif') # 将图像转换为 RGB 模式 img = img.convert('RGB') # 将图像保存为 JPG 格式 img.save('compressed_image.jpg', format='JPEG') # 打开转换后的图像 img_jpg = Image.open('compressed_image.jpg') # 打印转换后的图像信息 print('转换后的图像信息：') print('格式：', img_jpg.format) print('尺寸：', img_jpg.size)这串代码怎么修改压缩率

这段代码并没有进行压缩，而是将一个已经使用 Deflate 压缩算法压缩过的 TIFF 格式图像转换为了 JPEG 格式图像。

如果你想修改 JPEG 图像的压缩率，可以在保存图像时指定 `quality` 参数。`quality` 的取值范围是 0 到 100，数值越大表示压缩率越低，图像质量越高。具体修改方式如下：

from PIL import Image

# 打开 TIF 格式的图像
img = Image.open('compressed_image.tif')

# 将图像转换为 RGB 模式
img = img.convert('RGB')

# 指定压缩率并将图像保存为 JPG 格式
compression_rate = 50
img.save('compressed_image.jpg', format='JPEG', quality=compression_rate)

# 打开转换后的图像
img_jpg = Image.open('compressed_image.jpg')

# 打印转换后的图像信息
print('转换后的图像信息：')
print('格式：', img_jpg.format)
print('尺寸：', img_jpg.size)
print('压缩率：', compression_rate)

在上面的代码中，我们指定了 JPEG 图像的压缩率为 50，将图像保存为 JPEG 格式。你可以根据需要修改 `compression_rate` 的值，以调整压缩率。

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from PIL import Image # 加载灰度图像 img = Image.open('00.jpg').convert('L') # 指定压缩率 compression_rate = 80 # 将图像保存为压缩后的 TIFF 格式 img.save('compressed_image.tif', compression='tiff_deflate', compression_level=compression_rate) # 打印压缩后的图像信息 compressed_img = Image.open('compressed_image.tif') print('压缩后的图像信息：') print('格式：', compressed_img.format) print('尺寸：', compressed_img.size) print('压缩率：', compression_rate)这串代码怎么修改压缩率

这段代码已经正确地指定了 Deflate 压缩算法，并实现了灰度图像的压缩。如果你想修改压缩率，只需修改 `compression_rate` 的值即可。`compression_rate` 的取值范围是 0 到 9，数值越大表示压缩率越高。

需要注意的是，在使用 Deflate 压缩算法时，压缩率的变化不会对图像的质量产生明显的影响，因为 Deflate 是一种无损压缩算法。所以，你可以根据需要适当调整 `compression_rate` 的值，以达到理想的压缩效果。

将这个代码import matplotlib.pyplot as plt from PIL import Image # 读取图像 image = np.array(Image.open('image.jpg')) # 压缩图像 compressed_image = compress_image(image, n_clusters=16) # 显示压缩前后的图像 fig, ax = plt.subplots(1, 2, figsize=(10, 5)) ax[0].imshow(image) ax[0].set_title('Original Image') ax[1].imshow(compressed_image) ax[1].set_title('Compressed Image') plt.show()显示的图像保存为图像文件

可以使用以下代码将显示的图像保存为图像文件：

from PIL import Image

# 将图像数组转换为PIL图像对象
compressed_image = Image.fromarray(compressed_image)

# 保存图像文件
compressed_image.save('compressed_image.jpg')

这将把压缩后的图像保存为名为 "compressed_image.jpg" 的图像文件。