python实现得到数字图像的量化矩阵

要得到数字图像的量化矩阵，需要先将图像转换为灰度图像，然后进行离散化处理。

以下是Python代码示例：

import numpy as np
from PIL import Image

# 读取图像并转换为灰度图像
img = Image.open('image.jpg').convert('L')
# 将图像数据转换成numpy数组
img_array = np.array(img)
# 定义量化矩阵
quantization_matrix = np.array([[16, 11, 10, 16, 24, 40, 51, 61],
                                [12, 12, 14, 19, 26, 58, 60, 55],
                                [14, 13, 16, 24, 40, 57, 69, 56],
                                [14, 17, 22, 29, 51, 87, 80, 62],
                                [18, 22, 37, 56, 68, 109, 103, 77],
                                [24, 35, 55, 64, 81, 104, 113, 92],
                                [49, 64, 78, 87, 103, 121, 120, 101],
                                [72, 92, 95, 98, 112, 100, 103, 99]])
# 进行离散化处理
quantized_img_array = np.round(np.divide(img_array, quantization_matrix))

其中，`quantization_matrix` 是量化矩阵，可以根据需要进行修改。离散化处理采用了简单的除法和四舍五入方法。

最终得到的 `quantized_img_array` 即为量化后的灰度图像的矩阵。