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

时间: 2024-01-31 10:02:34 浏览: 36
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: ```python 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。

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