Traceback (most recent call last): File "D:/Users/yt/Desktop/yolov5-7.0/小波变换.py", line 41, in <module> denoised_image = denoise_image(image) File "D:/Users/yt/Desktop/yolov5-7.0/小波变换.py", line 22, in denoise_image denoised_image = pywt.waverec2(coeffs, wavelet) File "D:\miniconda3\envs\yt57\lib\site-packages\pywt\_multilevel.py", line 318, in waverec2 raise ValueError(( ValueError: Unexpected detail coefficient type: <class 'numpy.ndarray'>. Detail coefficients must be a 3-tuple of arrays as returned by wavedec2. If you are using pywt.array_to_coeffs or pywt.unravel_coeffs, please specify output_format='wavedec2'

这个错误是因为 `pywt.waverec2` 函数期望接收的小波系数是一个3元组的数组，而不是一个由 `pywt.wavedec2` 返回的系数数组。你需要修改代码以使用正确的输入格式。

以下是修改后的示例代码：

import os
import cv2
import pywt
import numpy as np

def denoise_image(image):
    # 将图像转换为灰度图
    gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # 选择小波函数和层数
    wavelet = 'db4'
    level = 1

    # 将图像进行小波分解
    coeffs = pywt.wavedec2(gray, wavelet, level=level)

    # 对每个分解系数进行阈值处理
    threshold = np.std(coeffs[-1]) * np.sqrt(2 * np.log(np.prod(gray.shape)))
    coeffs = [coeffs[0]] + [pywt.threshold(c, threshold) for c in coeffs[1:]]

    # 重构图像
    denoised_image = pywt.waverec2(coeffs, wavelet)

    # 将图像转换回RGB格式
    denoised_image = cv2.cvtColor(np.uint8(denoised_image), cv2.COLOR_GRAY2BGR)

    return denoised_image

# 文件夹路径
folder_path = 'path/to/folder'

# 遍历文件夹中的所有tif图片
for filename in os.listdir(folder_path):
    if filename.endswith('.tif'):
        # 读取图片
        image_path = os.path.join(folder_path, filename)
        image = cv2.imread(image_path)

        # 降噪处理
        denoised_image = denoise_image(image)

        # 保存处理后的图像
        output_path = os.path.join(folder_path, 'denoised_' + filename)
        cv2.imwrite(output_path, denoised_image)

在修改后的代码中，我们将 `pywt.wavedec2` 的输出修改为只保留低频分量（即 `coeffs[0]`），并将其与其他分解系数一起传递给 `pywt.waverec2` 函数。

请确保将代码中的 `'path/to/folder'` 替换为实际的文件夹路径。

希望这次修改能解决问题。如果还有其他问题，请随时提问。