写一个在jupyter notebooks上运行的对jpg格式的彩色图像进行基于DWT的图像压缩代码

好的，以下是基于DWT的彩色图像压缩代码，可以在Jupyter Notebooks上运行：

import numpy as np
import cv2
import pywt
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline

# 读取图像
img = cv2.imread('test.jpg')

# 将图像转换为YCbCr颜色空间
img_ycc = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2YCrCb)

# 分离Y、Cb、Cr通道
img_y, img_cb, img_cr = cv2.split(img_ycc)

# 进行DWT压缩
coeffs_y = pywt.dwt2(img_y, 'haar')
coeffs_cb = pywt.dwt2(img_cb, 'haar')
coeffs_cr = pywt.dwt2(img_cr, 'haar')

# 保存压缩后的系数
np.savez('test.npz', coeffs_y=coeffs_y, coeffs_cb=coeffs_cb, coeffs_cr=coeffs_cr)

# 读取压缩后的系数
data = np.load('test.npz')
coeffs_y = data['coeffs_y']
coeffs_cb = data['coeffs_cb']
coeffs_cr = data['coeffs_cr']

# 重构压缩后的图像
img_y_recon = pywt.idwt2(coeffs_y, 'haar')
img_cb_recon = pywt.idwt2(coeffs_cb, 'haar')
img_cr_recon = pywt.idwt2(coeffs_cr, 'haar')

# 合并Y、Cb、Cr通道
img_recon = cv2.merge((img_y_recon, img_cb_recon, img_cr_recon))

# 将图像转换回BGR颜色空间
img_recon = cv2.cvtColor(img_recon, cv2.COLOR_YCrCb2BGR)

# 显示原始图像和压缩后重构的图像
plt.subplot(1, 2, 1)
plt.imshow(cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB))
plt.title('原始图像')
plt.axis('off')

plt.subplot(1, 2, 2)
plt.imshow(cv2.cvtColor(img_recon, cv2.COLOR_BGR2RGB))
plt.title('重构图像')
plt.axis('off')

plt.show()

在这个例子中，我们使用了YCbCr颜色空间来对彩色图像进行DWT压缩。首先，我们将图像转换为YCbCr颜色空间，并分离出各通道。然后，我们对Y、Cb、Cr三个通道分别进行DWT压缩，将压缩后的系数保存为NPZ文件。接着，我们读取压缩后的系数，并对其进行IDWT重构，最后将重构后的图像转换回BGR颜色空间并显示原始图像和重构图像。

注意，这个例子中使用了haar小波进行DWT压缩，你也可以使用其他小波进行DWT压缩。此外，你还可以根据需要调整DWT压缩的参数，例如分解级数等。