二维haar离散小波变换 代码

二维haar离散小波变换是一种常用的图像处理技术，可以用来实现图像的去噪、压缩、特征提取等操作。下面我将用300字简要介绍一下二维haar离散小波变换的代码实现。

首先，我们需要导入相应的库，例如numpy和opencv等。然后，我们可以定义一个函数来实现二维haar离散小波变换。首先将输入的图像进行水平方向的haar小波变换，然后将得到的结果再进行垂直方向的haar小波变换。这样就完成了一次二维haar离散小波变换。

实现二维haar离散小波变换的代码可以大致如下：

import numpy as np
import cv2

def haar_wavelet_transform_2d(image):
    # 将输入的图像进行水平方向的haar小波变换
    H = np.array([[1, 1], [1, -1]])
    result_horizontal = np.zeros_like(image, dtype='float64')
    for i in range(image.shape[0]):
        result_horizontal[i, :] = np.dot(H, image[i, :])
    
    # 将水平方向变换的结果进行垂直方向的haar小波变换
    result_final = np.zeros_like(image, dtype='float64')
    for j in range(result_horizontal.shape[1]):
        result_final[:, j] = np.dot(H, result_horizontal[:, j])
    
    return result_final

通过以上代码，我们就实现了一个简单的二维haar离散小波变换。当然，实际情况中可能会有更加复杂的技术细节需要考虑，比如边界处理、多尺度变换等。希望以上信息可以帮助你更好地理解二维haar离散小波变换的代码实现。