python opencv 使用小波变换后将图像重构回去
时间: 2023-07-22 20:08:18 浏览: 260
要使用小波变换将图像重构回去,可以按照以下步骤进行:
1. 使用OpenCV加载原始图像。
2. 将图像转换为灰度图像,使用cv2.cvtColor()函数。
3. 对灰度图像进行小波变换,使用cv2.dwt()函数。
4. 对小波系数进行处理,例如对系数进行阈值处理,保留较大的系数,使用cv2.threshold()函数。
5. 对处理后的小波系数进行逆变换,使用cv2.idwt()函数。
6. 将重构后的图像转换为uint8类型,使用cv2.convertScaleAbs()函数。
7. 显示重构后的图像,使用cv2.imshow()和cv2.waitKey()函数。
下面是一个示例代码:
```python
import cv2
import numpy as np
# 加载原始图像
img = cv2.imread('lena.jpg')
# 转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 小波变换
LL, (LH, HL, HH) = cv2.dwt2(gray, 'haar')
# 对小波系数进行阈值处理
ret, LH_thres = cv2.threshold(LH, 20, 255, cv2.THRESH_TOZERO)
ret, HL_thres = cv2.threshold(HL, 20, 255, cv2.THRESH_TOZERO)
ret, HH_thres = cv2.threshold(HH, 20, 255, cv2.THRESH_TOZERO)
# 逆变换
reconstructed = cv2.idwt2((LL, (LH_thres, HL_thres, HH_thres)), 'haar')
# 转换为uint8类型
reconstructed = cv2.convertScaleAbs(reconstructed)
# 显示重构后的图像
cv2.imshow('Reconstructed Image', reconstructed)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
在这个示例中,使用haar小波变换对灰度图像进行变换,对LH、HL、HH三个小波系数进行了阈值处理,然后通过逆变换将处理后的系数重构为图像,并显示出来。
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