单尺度二维离散小波python实现

好的，以下是实现一个二维距离小波变换的Python代码：

import numpy as np
import pywt

# 定义函数实现二维小波变换
def dwt2(img, wavelet='haar'):
    # 对行进行小波变换
    cA, (cH, cV, cD) = pywt.dwt2(img, wavelet)
    # 对列进行小波变换
    cAA, (cAH, cAV, cAD) = pywt.dwt2(cA, wavelet)
    # 将四个子图拼接成一个大的图像矩阵
    coeffs = np.vstack((np.hstack((cAA, cAH)), np.hstack((cAV, cAD))))
    # 返回小波系数
    return coeffs, (cH, cV, cD)

# 加载图像
img = np.array([[255, 0, 128], [192, 64, 255], [0, 255, 192]], dtype=np.float32)

# 进行二维小波变换
coeffs, _ = dwt2(img)

# 输出小波系数
print(coeffs)

该代码使用了PyWavelets库来实现小波变换。其中，`pywt.dwt2()`函数用于实现二维小波变换，输入图像矩阵和小波基类型，返回四个子图和一个近似系数。`dwt2()`函数则对行和列分别进行小波变换，并将四个子图拼接成一个大的图像矩阵，最终返回小波系数。

以上代码仅仅是一个简单的示例，实际使用中需要根据具体需求进行修改和优化。