如何在Python中有效地模拟图像压缩工件？

我正在用模拟图像训练神经网络，而现实生活中发生的事情之一就是低质量的JPEG压缩。它以一种特殊的方式使锋利的边缘变得模糊。有没有人有有效的方法来模拟这些效果？我的意思是创建一个干净输入的损坏版本。这些图像是灰度的，存储为numpy数组。

感谢评论中的答案，这里有一个解决方案，它将图像保存为JPEG格式，并使用标准python库将其读回内存

import io
import imageio

# Image is 2D numpy array, q is quality 0-100
def jpegBlur(im,q):
  buf = io.BytesIO()
  imageio.imwrite(buf,im,format='jpg',quality=q)
  s = buf.getbuffer()
  return imageio.imread(s,format='jpg')

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在我的函数中，我还对图像进行了预缩放和后缩放，以将其从float64转换为uint8，然后再转换回来，但这是基本思想。

将它们作为低质量JPEG写入，然后重新读取，也许？我正在考虑，也许是写入ramdisk。模拟速度非常快，所以我不想用读/写磁盘来限制它。看看这里，看看如何使用

io.BytesIO

将JPEG写入内存。看起来我有一个使用imageio.imwrite（）和imread（）以及io.BytesIO的解决方案。谢谢，太好了！请随意写一个你自己问题的答案，让所有人都能看到和参考，然后接受它为正确的，并记下分数。。。很好。