opencv小波变换代码

以下是使用OpenCV进行小波变换的示例代码：

import cv2
import numpy as np

# 读取图像
img = cv2.imread('lena.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 将图像拓展为2的倍数
rows, cols = img.shape
nrows = cv2.getOptimalDFTSize(rows)
ncols = cv2.getOptimalDFTSize(cols)
resized = cv2.copyMakeBorder(img, 0, nrows - rows, 0, ncols - cols, cv2.BORDER_CONSTANT, value=0)

# 对图像进行小波变换
coeffs = cv2.dwt2(resized, 'haar')
LL, (LH, HL, HH) = coeffs

# 显示结果
cv2.imshow('LL', np.uint8(LL))
cv2.imshow('LH', np.uint8(LH))
cv2.imshow('HL', np.uint8(HL))
cv2.imshow('HH', np.uint8(HH))
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

其中，`cv2.dwt2()`函数用于进行小波变换，第一个参数为输入图像，第二个参数为小波基函数，这里使用`haar`小波基函数。返回值为系数矩阵，其中LL表示低频系数，LH、HL、HH表示高频系数。

相关问题

opencv小波变换

可以使用OpenCV库进行小波变换。下面是一个使用OpenCV库进行小波变换的示例代码：

import cv2
import pywt
import numpy as np

# 读取图像
img = cv2.imread("image.jpg", cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 进行小波变换
coeffs = pywt.dwt2(img, wavelet='haar')

# 获取小波变换的结果
cA, (cH, cV, cD) = coeffs

# 显示原始图像和小波变换结果
cv2.imshow("Original Image", img)
cv2.imshow("Approximation (cA)", cA)
cv2.imshow("Horizontal Detail (cH)", cH)
cv2.imshow("Vertical Detail (cV)", cV)
cv2.imshow("Diagonal Detail (cD)", cD)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

这段代码会读取一张灰度图像，然后使用haar小波进行二维小波变换。最后，分别显示原始图像、近似分量cA、水平细节分量cH、垂直细节分量cV和对角细节分量cD。

c++ opencv小波变换

小波变换是一种时频分析方法，可以将信号分解成不同频率的子带，从而更好地理解信号的特征。下面是使用C++和OpenCV进行一维连续小波变换的示例代码：

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/core.hpp>
#include <opencv2/highgui.hpp>
#include <opencv2/imgproc.hpp>
#include <opencv2/imgcodecs.hpp>
#include <opencv2/core/utility.hpp>
#include <iostream>
#include <vector>
#include <cmath>

using namespace cv;
using namespace std;

// 小波变换函数
void wavelet(Mat& src, Mat& dst, int level)
{
    Mat temp = src.clone();
    for (int i = 0; i < level; i++)
    {
        int rows = temp.rows;
        int cols = temp.cols;
        Mat LL, LH, HL, HH;
        pyrDown(temp(Rect(0, 0, cols, rows)), LL);
        pyrDown(temp(Rect(0, rows / 2, cols, rows / 2)), LH);
        pyrDown(temp(Rect(cols / 2, 0, cols / 2, rows)), HL);
        pyrDown(temp(Rect(cols / 2, rows / 2, cols / 2, rows / 2)), HH);
        Mat LHHL;
        pyrUp(LH, LHHL, LL.size());
        Mat HHLH;
        pyrUp(HL, HHLH, LL.size());
        Mat HHLL;
        pyrUp(HH, HHLL, LL.size());
        Mat LL_new;
        LL.copyTo(LL_new);
        for (int i = 0; i < LL.rows; i++)
        {
            for (int j = 0; j < LL.cols; j++)
            {
                LL_new.at<float>(i, j) = (LL.at<float>(i, j) + LHHL.at<float>(i, j) + HHLH.at<float>(i, j) + HHLL.at<float>(i, j)) / 4;
            }
        }
        temp = LL_new.clone();
    }
    dst = temp.clone();
}

int main()
{
    // 生成测试信号
    int N = 512;
    Mat signal(N, 1, CV_32FC1);
    for (int i = 0; i < N; i++)
    {
        signal.at<float>(i, 0) = sin(2 * CV_PI * i / 32) + sin(2 * CV_PI * i / 16);
    }

    // 进行小波变换
    Mat dst;
    wavelet(signal, dst, 3);

    // 显示结果
    Mat dst_show;
    normalize(dst, dst_show, 0, 255, NORM_MINMAX);
    dst_show.convertTo(dst_show, CV_8UC1);
    imshow("Wavelet Transform", dst_show);
    waitKey(0);

    return 0;
}

上述代码中，我们首先生成了一个长度为512的测试信号，然后调用wavelet函数进行小波变换，最后将结果进行归一化并显示出来。在wavelet函数中，我们使用了OpenCV自带的pyrDown和pyrUp函数进行了一维小波变换。