oepncv python 如何将图像进行 Shearlet 分解,分解成 低频和高频 2 部分图像
时间: 2023-12-14 21:39:23 浏览: 47
要使用Shearlet变换,您需要安装pyShearlet库。您可以使用以下命令在终端中安装它:
```
pip install pyshearlab
```
下面是一个示例代码,演示如何使用Shearlet变换将图像分解为低频和高频部分:
``` python
import cv2
import pyshearlab
# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg')
# 将图像转换为灰度图
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 进行Shearlet分解
coeffs = pyshearlab.SLsheardec(gray)
# 提取低频和高频部分
low_freq = coeffs[0]
high_freq = coeffs[1:]
# 将低频部分还原为图像
reconstructed_img = pyshearlab.SLshearrec([low_freq] + [0]*len(high_freq))
# 显示结果
cv2.imshow('Original', img)
cv2.imshow('Low Frequency', low_freq)
cv2.imshow('High Frequency', high_freq)
cv2.imshow('Reconstructed', reconstructed_img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
这将显示原始图像、低频图像、高频图像和通过将低频和高频部分组合在一起重新构建的图像。