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。

相关问题

import matplotlib.pyplot as plt from PIL import Image # 读取图像 image = np.array(Image.open('0.jpg')) # 将图像数据归一化到 [0, 1] 范围内 image_norm = image.astype('float32') / 255.0 # 压缩图像 compressed_image = compress_image(image_norm, 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_norm) ax[0].set_title('Original Image') ax[1].imshow(compressed_image) ax[1].set_title('Compressed Image') plt.show()加上计算PSNR的代码

可以使用以下代码计算压缩后的图像与原始图像之间的 PSNR 值：

import numpy as np
import math

# 计算 PSNR
def psnr(img1, img2):
    mse = np.mean((img1 - img2) ** 2)
    if mse == 0:
        return float('inf')
    return 20 * math.log10(1.0 / math.sqrt(mse))

# 计算压缩前后图像的 PSNR
psnr_value = psnr(image_norm, compressed_image)
print("PSNR: {:.2f} dB".format(psnr_value))

这将在显示压缩前后的图像后，输出压缩前后图像的 PSNR 值。

from PIL import Image import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt image_array1 = np.array(Image.open("python.jpg").convert('L')) image_array2 = 255 - image_array1 plt.subplot(121) plt.gray() plt.imshow(image_array1) plt.subplot(122) plt.gray() plt.imshow(image_array2) plt.show()

你好，我是 ChitGPT，你的问题是关于 Python 的图片处理吗？从你提供的代码中可以看出，这段代码导入了 PIL、numpy 和 matplotlib.pyplot 库，并读取了一张图片 python.jpg，使用 convert('L') 进行灰度处理，然后使用 255 减去灰度化后的图片，得到一个反色的图片，并通过 matplotlib.pyplot 库显示出来。你想知道这段代码的具体意义或者有其他问题吗？