将coeffs_r = pywt.dwt2(img[:, :, 0], 'haar') coeffs_g = pywt.dwt2(img[:, :, 1], 'haar') coeffs_b = pywt.dwt2(img[:, :, 2], 'haar')改成输出数组类型
时间: 2024-02-20 08:58:29 浏览: 39
如果你想直接将 coeffs_r、coeffs_g 和 coeffs_b 变量转换为数组类型,可以使用 numpy.array 函数,将它们转换为 numpy 数组类型。你可以尝试在代码中添加以下语句:
```
coeffs_r = np.array(pywt.dwt2(img[:, :, 0], 'haar'))
coeffs_g = np.array(pywt.dwt2(img[:, :, 1], 'haar'))
coeffs_b = np.array(pywt.dwt2(img[:, :, 2], 'haar'))
```
这样就可以将 coeffs_r、coeffs_g 和 coeffs_b 直接转换为 numpy 数组类型,并且不需要再使用 numpy.asarray 函数进行转换。之后,你就可以使用 ravel 函数将它们转换为一维数组,进行计算阈值等操作。
相关问题
# 对图像的三个通道进行DWT变换 coeffs_r = pywt.dwt2(img[:, :, 0], 'haar') coeffs_g = pywt.dwt2(img[:, :, 1], 'haar') coeffs_b = pywt.dwt2(img[:, :, 2], 'haar')这串代码输出的是元祖类型
根据你提供的代码, coeffs_r、coeffs_g 和 coeffs_b 变量是由 pywt.dwt2 函数返回的元组类型,其中包含了多个数组。因此,在计算阈值时,需要对 coeffs_r[0]、coeffs_g[0] 和 coeffs_b[0] 这三个数组进行操作,而不是 coeffs_r[1]、coeffs_g[1] 和 coeffs_b[1]。
你可以尝试将计算阈值的代码修改为以下形式:
```
threshold_r = np.sort(np.abs(coeffs_r[0].ravel()))[::-1][int(compress_ratio * len(coeffs_r[0].ravel()))]
threshold_g = np.sort(np.abs(coeffs_g[0].ravel()))[::-1][int(compress_ratio * len(coeffs_g[0].ravel()))]
threshold_b = np.sort(np.abs(coeffs_b[0].ravel()))[::-1][int(compress_ratio * len(coeffs_b[0].ravel()))]
```
这样就可以从 coeffs_r、coeffs_g 和 coeffs_b 元组中取出正确的数组,并使用 ravel 函数将它们转换为一维数组,然后计算阈值。
ython opencv 使用小波变换dwt2后将图像重构回去 coeffs = pywt.dwt2(gray, 'haar')
将小波变换后得到的系数 coeffs 作为参数,使用 pywt.idwt2() 函数即可将图像重构回去。具体代码如下:
```python
import cv2
import pywt
# 读取灰度图像
img = cv2.imread('lena.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
# 进行二维小波变换
coeffs = pywt.dwt2(img, 'haar')
# 将小波系数分别取出
LL, (LH, HL, HH) = coeffs
# 将 LL 系数放回 coeffs 中
coeffs = LL, (None, None, None)
# 进行小波反变换
reconstructed_img = pywt.idwt2(coeffs, 'haar')
# 显示结果
cv2.imshow('Original Image', img)
cv2.imshow('Reconstructed Image', reconstructed_img.astype(int))
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
其中,LL 为低频系数,LH、HL、HH 分别为水平、垂直、对角线方向的高频系数。在将系数传给 pywt.idwt2() 函数进行反变换时,只需要将 LL 系数放回 coeffs 中即可。最后将重构后的图像转换为整型并显示出来。