帮我用opencv和python 3.8写一份代码要求如下： 使用小波变换将输入图像分解成高频、低频部分 并将高频、低频部分显示出来

好的，以下是代码实现：

import cv2
import numpy as np

# 读取图像
img = cv2.imread('input_image.jpg', 0)

# 进行小波变换
coeffs = pywt.dwt2(img, 'haar')
cA, (cH, cV, cD) = coeffs

# 显示低频部分
cv2.imshow('Low-frequency component', np.uint8(cA))
cv2.waitKey(0)

# 显示高频部分
cv2.imshow('Horizontal component', np.uint8(cH))
cv2.imshow('Vertical component', np.uint8(cV))
cv2.imshow('Diagonal component', np.uint8(cD))
cv2.waitKey(0)

# 释放窗口
cv2.destroyAllWindows()

在这个代码中，我们首先使用 `cv2.imread()` 函数读取输入图像。然后使用小波变换将输入图像分解成高频、低频部分。最后使用 `cv2.imshow()` 函数显示分解出来的低频、高频部分。

需要注意的是，我们在这里使用了 PyWavelets 库来进行小波变换。如果你的电脑上没有安装 PyWavelets 库，可以使用以下命令来安装：

pip install PyWavelets

另外，你需要将 `input_image.jpg` 替换成你自己的输入图像的文件名，然后运行代码即可。