写一段读取文件夹中的所有图像，同时使用小波变换对图像进行增强，然后将增强后的图像保存到另一个文件夹的python代码

好的，以下是一个基本的代码示例：

# 导入需要用到的库
import os
import cv2
import pywt

# 定义读取文件夹中所有图像的函数
def read_images_from_folder(folder_path):
    images = []
    for filename in os.listdir(folder_path):
        img = cv2.imread(os.path.join(folder_path,filename))
        if img is not None:
            images.append(img)
    return images

# 定义小波变换增强图像的函数
def wavelet_enhancement(image):
    # 将图像转换为灰度图
    gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    # 进行小波变换
    coeffs2 = pywt.dwt2(gray_image, 'haar')
    LL, (LH, HL, HH) = coeffs2
    # 对低频系数进行增强
    LL_enhanced = cv2.equalizeHist(LL.astype('uint8'))
    # 将增强后的系数合并回去
    coeffs2_enhanced = (LL_enhanced, (LH, HL, HH))
    # 进行小波逆变换
    enhanced_image = pywt.idwt2(coeffs2_enhanced, 'haar')
    # 将图像转换为uint8类型
    enhanced_image = enhanced_image.astype('uint8')
    # 返回增强后的图像
    return enhanced_image

# 定义保存图像的函数
def save_images(images, save_folder_path):
    for i, image in enumerate(images):
        save_path = os.path.join(save_folder_path, 'enhanced_image_{}.jpg'.format(i))
        cv2.imwrite(save_path, image)

# 设置文件夹路径和保存路径
folder_path = 'path/to/folder'
save_folder_path = 'path/to/save/folder'

# 读取文件夹中所有图像
images = read_images_from_folder(folder_path)

# 对每个图像进行小波变换增强
enhanced_images = [wavelet_enhancement(image) for image in images]

# 保存增强后的图像到另一个文件夹
save_images(enhanced_images, save_folder_path)

需要注意的是，以上代码只是一个基本的示例，实际应用中可能需要根据具体情况进行一些调整。