请给出一个量子图像编码的代码工程

以下是一个使用Python和Qiskit实现的量子图像编码的代码示例：

import numpy as np
from PIL import Image
from qiskit import QuantumRegister, ClassicalRegister, QuantumCircuit, execute, Aer

# 读取图像
img = Image.open('image.jpg').convert('L')
img = img.resize((4, 4), Image.ANTIALIAS)
data = np.array(img)

# 将像素值缩放到[0, 1]范围内
data = data / 255

# 初始化量子寄存器和量子电路
q = QuantumRegister(4, 'q')
c = ClassicalRegister(4, 'c')
qc = QuantumCircuit(q, c)

# 对每个像素点进行编码
for i in range(4):
    for j in range(4):
        qc.ry(data[i][j] * np.pi, q[j])

# 测量量子比特并获取经典比特值
qc.measure(q, c)

# 使用qasm模拟器运行量子电路
backend = Aer.get_backend('qasm_simulator')
job = execute(qc, backend, shots=1024)
result = job.result().get_counts(qc)

# 将结果解码为图像
decoded_data = []
for key, value in result.items():
    for i in range(value):
        decoded_data.append([int(k) for k in key][::-1])
decoded_data = np.array(decoded_data)
decoded_data = decoded_data / 2 ** 4

# 创建新图像
new_img = Image.fromarray(np.uint8(decoded_data * 255))
new_img.show()

该代码将一个4x4像素的灰度图像编码到4个量子比特中，每个像素点使用一个RY门进行编码。编码后，量子电路被测量并获取经典比特值，然后将结果解码为新图像并显示。请注意，该代码仅用于示例目的，实际应用中需要根据具体情况进行修改和调整。