Traceback (most recent call last): File "D:/Users/yt/Desktop/yolov5-7.0/小波变换.py", line 40, 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'

非常抱歉，我之前提供的代码中出现了一个错误。这个错误是由于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。为了解决这个问题，我们需要对系数进行转换。
以下是修改后的代码，可以正确处理16位深度图像的小波降噪：
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[-level]) * np.sqrt(2 * np.log(np.prod(gray.shape)))
coeffs = pywt.threshold(coeffs, threshold, mode='soft', substitute=0)

# 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)
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在修改后的代码中，我们使用pywt.threshold函数对小波系数进行阈值处理，然后再将处理后的系数传递给pywt.waverec2函数进行重构。
请确保将代码中的'path/to/folder'替换为实际的文件夹路径。
非常抱歉给你带来了困扰，希望这次修改能够解决问题。如果还有其他问题，请随时提问。