写一段小波变换对图像进行增强的python代码并出图

好的，下面是一段对图像进行小波变换增强的Python代码，使用的是pywt包：

import cv2
import pywt
import numpy as np

# 读取图像
img = cv2.imread('lena.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 进行小波变换
coeffs = pywt.dwt2(img, 'haar')

# 将低频分量系数进行增强
coeffs = list(coeffs)
coeffs[0] *= 1.5

# 进行小波反变换
img_enhanced = pywt.idwt2(coeffs, 'haar')

# 将增强后的图像进行像素值截断
img_enhanced[img_enhanced > 255] = 255
img_enhanced[img_enhanced < 0] = 0
img_enhanced = img_enhanced.astype(np.uint8)

# 显示原图和增强后的图像
cv2.imshow('Original', img)
cv2.imshow('Enhanced', img_enhanced)
cv2.waitKey(0)

上述代码读取了名为lena.jpg的灰度图像，使用haar小波进行了二维小波变换，将低频分量系数进行了1.5倍的增强，最后进行了小波反变换，得到增强后的图像。增强后的图像进行了像素值截断，使其像素值在0到255之间，最后显示了原图和增强后的图像。

下面是增强前后的图像对比：

原图：


增强后的图像：