Я использую сжатие lz77 для изображений. Но если я вставлю изображение RGB, результат будет неправильным, может ли кто-нибудь из вас мне помочь?

когда я вставляю изображение в градациях серого, алгоритм работает, если я вставляю изображение в формате RGB, вывод будет неправильным. правильно ли я работаю с изображением rgb? Я не понимаю, почему мне могут помочь?

используемая библиотека

from PIL import Image

импортировать numpy как np из cv2 import cv2

 def lz77Compress (image,sw,lab):
    img = cv2.imread(image)
    print("Initial size", img)
    flat = np.array(img).flatten()
    #cv2.imshow("input", img)
    row = img.shape[0]
    col = img.shape[1]
    tot = row * col
    slidingWindows = sw
    lookAhead = lab 

массив кортежей и символов

encodedTuple = np.array([]) 
encodedChar = np.array([])

указатель в буфере поиска

sbPointer = 0
while sbSize + sbPointer < tot :
    max_match = 0
    max_match_go_back = 0        
    selChar = sbPointer + sbSize

пустая последовательность

   seqY = np.array([])
    for i in range(sbPointer,sbPointer + sbSize):
        if(flat[i] == encodeCharacters):
            seqY = np.append(seqY,i)

проверьте, есть ли совпадение в lookAheadBuffer

 if(seqY.size == 0 ):
        encodedTuple = np.append(encodedTuple,(0,0))
        encodedChar = np.append (encodedChar,encodeCharacters)
    else:

        for j in seqY:
        #lunghezza della corrispodenza
            matchLenght= 0
            returnBack = selChar -i
            it = 0 
            while selChar + it < tot :
                if flat[it + j] == flat[selChar + it]:
                    matchLenght +=1
                    it +=1
              # se non trova corrispondenze
                else: 
                    break
            if matchLenght>max_match:
               max_match = matchLenght
               returnBack = max_match_go_back

сохранить соответствие и кортеж в массиве

encodedTuple = np.append(encodedTuple,(max_match_go_back,max_match))
encodedChar = np.append(encodedChar,flat[selChar + max_match - 1])
        
       sbPointer+= 1 +max_match

** сохранение encodedTuple, encodedChar, файла compresses.txt и размера распаковки **

print("Prova", encodedTuple, encodedChar)
print("ArrayBin",encodedTuple.tolist(), encodedChar.tolist())
np.save("encodedTuple", encodedTuple) 
np.save("encodedChar", encodedChar)
a = encodedTuple.tolist()
b = encodedChar.tolist()
c= (a,b)
print("File compresso in : Copressed.txt")
output = open("Compressed.txt","w+")
output.write(str(c))
imgSize = open('imgSize.txt', "w")
imgSize.write(str(row) + '\n')  # write row dimension
imgSize.write(str(col) + '\n')  # write col dimension
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

**Главный **

path = "./im3.jpg"

lz77Compress (путь, 500,500)