python opencv4.0.1 在图像处理中如何实现多维度的小波变换的分解操作将图像分成低、高频两部分 并显示高频、低频部分

在Python中，可以使用OpenCV和PyWavelets库来实现多维小波变换的分解操作。下面是一个示例代码，以将图像分成低频和高频两部分并显示它们为例：

import cv2
import pywt

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

# 将图像进行二维小波变换
coeffs = pywt.dwt2(img, 'haar')

# 将小波系数分解成低频和高频部分
cA, (cH, cV, cD) = coeffs

# 显示低频部分
cv2.imshow('Low Frequency', cv2.convertScaleAbs(cA))

# 显示高频部分
cv2.imshow('High Frequency', cv2.convertScaleAbs(cH))

cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在上述代码中，首先使用`cv2.imread()`函数读取图像。然后，使用`pywt.dwt2()`函数对图像进行二维小波变换，并将结果存储在`coeffs`变量中。接下来，使用`cA`变量存储低频部分，使用`cH`、`cV`和`cD`变量存储高频部分。最后，使用`cv2.imshow()`函数显示低频和高频部分。注意，在显示之前，需要使用`cv2.convertScaleAbs()`函数将图像转换为8位无符号整型。