opencv 图像处理pywt.wavedec2 如何使用逆操作将高频图像显示出来

使用 PyWavelets 库中的 `pywt.waverec2()` 方法可以将离散小波变换系数转换回原始图像。下面是一个简单的示例代码：

import cv2
import pywt

# 读取图像并将其转换为灰度图像
img = cv2.imread('image.jpg', 0)

# 对图像进行二维离散小波变换
coeffs = pywt.wavedec2(img, 'haar', level=3)

# 将高频系数设置为零
coeffs_H = list(coeffs)
coeffs_H[1] = None
coeffs_H[2] = None

# 对变换后的系数进行反转换
img_H = pywt.waverec2(coeffs_H, 'haar')

# 显示高频图像
cv2.imshow('High frequency image', img - img_H)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

其中，`coeffs_H` 变量将高频系数设置为 `None`，以使 `pywt.waverec2()` 方法仅重构低频部分。最后，通过将原始图像减去重构的低频部分得到了高频图像。