用python给出小波变换的图像增强代码，要求读取一个文件夹中的所有图像，增强后的图像保存到另一个文件夹中

下面是一个使用PyWavelets库实现的小波变换图像增强的Python代码示例：

import os
import cv2
import pywt
import numpy as np

# 小波变换函数
def wavelet_transform(data, wavelet='db4', level=1):
    # 将数据分解为多个尺度的系数
    coeffs = pywt.wavedec2(data, wavelet, mode='symmetric', level=level)
    # 返回小波系数和小波滤波器
    return coeffs

# 小波逆变换函数
def wavelet_inverse_transform(coeffs, wavelet='db4'):
    # 对小波系数进行多层小波重构
    data = pywt.waverec2(coeffs, wavelet, mode='symmetric')
    # 返回重构后的数据
    return np.uint8(np.clip(data, 0, 255))

# 文件夹路径
input_dir = 'input_dir'
output_dir = 'output_dir'

# 遍历文件夹中的图像文件
for filename in os.listdir(input_dir):
    # 读取图像
    img = cv2.imread(os.path.join(input_dir, filename), cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
    
    # 小波变换
    coeffs = wavelet_transform(img, wavelet='db4', level=1)
    
    # 增强
    coeffs[0] *= 1.5  # 对低频系数进行增强
    coeffs[1] *= 1.2  # 对水平高频系数进行增强
    coeffs[2] *= 1.2  # 对垂直高频系数进行增强
    coeffs[3] *= 1.2  # 对对角线高频系数进行增强
    
    # 小波逆变换
    enhanced_img = wavelet_inverse_transform(coeffs, wavelet='db4')
    
    # 保存增强后的图像
    cv2.imwrite(os.path.join(output_dir, filename), enhanced_img)

在这个例子中，我们定义了一个名为`wavelet_transform`的小波变换函数和一个名为`wavelet_inverse_transform`的小波逆变换函数。我们遍历了一个文件夹中的所有图像文件，对每张图像进行小波变换和增强，并保存增强后的图像到另一个文件夹中。

在增强部分，我们对小波系数进行了简单的线性增强。对于低频系数，我们将其乘以1.5进行增强；对于高频系数，我们将其乘以1.2进行增强。这些增强系数可以根据具体应用进行调整。

需要注意的是，在使用`cv2.imread`读取图像时，我们指定了`cv2.IMREAD_GRAYSCALE`参数，以读取灰度图像。在使用`cv2.imwrite`保存图像时，我们不需要指定图像模式，因为`cv2.imwrite`会根据文件扩展名自动选择合适的图像模式。