给出修改后的图像增强代买

下面是一个修改后的小波变换图像增强的Python代码示例：

import os
import cv2
import pywt
import numpy as np

# 小波变换函数
def wavelet_transform(data, wavelet='db4', level=1):
    # 将数据分解为多个尺度的系数
    coeffs = pywt.wavedec2(data, wavelet, mode='symmetric', level=level)
    # 返回小波系数和小波滤波器
    return coeffs

# 小波逆变换函数
def wavelet_inverse_transform(coeffs, wavelet='db4'):
    # 对小波系数进行多层小波重构
    data = pywt.waverec2(coeffs, wavelet, mode='symmetric')
    # 返回重构后的数据
    return np.uint8(np.clip(data, 0, 255))

# 文件夹路径
input_dir = 'input_dir'
output_dir = 'output_dir'

# 遍历文件夹中的图像文件
for filename in os.listdir(input_dir):
    # 读取图像
    img = cv2.imread(os.path.join(input_dir, filename), cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
    
    # 小波变换
    coeffs = wavelet_transform(img, wavelet='db4', level=1)
    
    # 增强
    coeffs[0] = (coeffs[0] * 1.5).astype(np.int)  # 对低频系数进行增强
    coeffs[1] = (coeffs[1] * 1.2).astype(np.int)  # 对水平高频系数进行增强
    coeffs[2] = (coeffs[2] * 1.2).astype(np.int)  # 对垂直高频系数进行增强
    coeffs[3] = (coeffs[3] * 1.2).astype(np.int)  # 对对角线高频系数进行增强
    
    # 小波逆变换
    enhanced_img = wavelet_inverse_transform(coeffs, wavelet='db4')
    
    # 保存增强后的图像
    cv2.imwrite(os.path.join(output_dir, filename), enhanced_img)

在这个修改后的代码中，我们将原来的列表乘以浮点数的操作改为了将NumPy数组乘以浮点数，并使用`astype`方法将结果转换为整型。这样就可以成功进行小波变换图像增强了。