ValueError: Since image dtype is floating point, you must specify the data_range parameter. Please read the documentation carefully (including the note). It is recommended that you always specify the data_range anyway.

这个错误通常出现在你使用`skimage.metrics.structural_similarity`函数时，如果你的图像数据类型是浮点型，那么你必须指定`data_range`参数。

`data_range`参数指定了输入图像数据的范围，它通常是一个浮点值，它告诉函数输入图像数据的最小值和最大值，以便于函数计算正确的相似度。由于浮点数数据的值域是连续的，因此需要指定一个范围来计算相似度。

你需要将你的代码修改为以下形式：

from skimage import io, img_as_float
from skimage.metrics import structural_similarity as ssim

# 读取原始图像和压缩后的图像
img_original = img_as_float(io.imread('00.jpg', as_gray=True))
img_compressed = img_as_float(io.imread('03_resized.jpg', as_gray=True))

# 计算 SSIM 值，指定 data_range 参数
ssim_value = ssim(img_original, img_compressed, multichannel=False, data_range=img_original.max() - img_original.min())

print('SSIM:', ssim_value)

在这个代码中，我们在调用`skimage.metrics.structural_similarity`函数时，指定了`data_range`参数。这个参数的值是原始图像的像素值范围（最大值减去最小值）。这样，函数就能够正确地计算相似度了。

希望这可以帮助你解决问题！