小波阈值python

你好！关于小波阈值处理的Python实现，您可以使用PyWavelets库来进行操作。下面是一个简单的示例代码：

import pywt
import numpy as np
import cv2

def wavelet_thresholding(image, threshold):
    coeffs = pywt.wavedec2(image, 'haar', level=1)  # 使用Haar小波进行二维小波分解
    coeffs_thresh = [pywt.threshold(coef, threshold) for coef in coeffs]  # 对每个尺度的系数进行阈值处理
    reconstructed_image = pywt.waverec2(coeffs_thresh, 'haar')  # 重构图像
    reconstructed_image = np.clip(reconstructed_image, 0, 255)  # 像素值裁剪到0-255范围内
    reconstructed_image = reconstructed_image.astype(np.uint8)  # 转换为8位整型图像
    return reconstructed_image

# 读取原始图像
image = cv2.imread('input.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 调用函数进行小波阈值处理
threshold = 50  # 设置阈值
output_image = wavelet_thresholding(image, threshold)

# 显示原始图像和处理后的图像
cv2.imshow('Original Image', image)
cv2.imshow('Thresholded Image', output_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

请注意，上述代码假设您已经安装了PyWavelets库和OpenCV库，并且将原始图像命名为'input.jpg'。您可以根据需要进行调整和修改。希望对您有所帮助！