python opencv 使用小波变换后将图像重构回去

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：

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。