图像处理 使用python 3.8和opencv 4.0.1 图像进行小波变换coeffs = pywt.dwt2(gray, 'haar')、cA, (cH, cV, cD) = coeffs 如何进行逆变换 将逆变换的图像显示出来 请示例

使用 PyWavelets 库进行小波变换的逆变换可以使用 idwt2() 函数，使用 OpenCV 进行图像显示可以使用 imshow() 函数。下面是一个简单的示例代码：

import cv2
import pywt
import numpy as np

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

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

# 将 cA 系数设为 0，只保留细节系数
cA = np.zeros_like(cA)

# 进行小波逆变换
coeffs = cA, (cH, cV, cD)
reconstructed_img = pywt.idwt2(coeffs, 'haar')

# 将图像转换为整型并显示出来
reconstructed_img = reconstructed_img.astype(np.uint8)
cv2.imshow('Reconstructed Image', reconstructed_img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

代码中首先读取了一张灰度图像，并使用 pywt.dwt2() 函数进行小波变换。将得到的系数分别赋值给 cA、cH、cV、cD 四个变量。

为了进行小波逆变换，我们将 cA 系数设为 0，只保留细节系数，然后使用 pywt.idwt2() 函数进行反变换，得到重构后的图像。

最后，将重构后的图像转换为整型并使用 OpenCV 的 imshow() 函数显示出来。