python opencv4.0.1 在图像处理中如何实现Mallat 算法中的分解操作将图像分成低、高频两部分 并将高频层图叠加成一个高频图 并显示出来 opencv4.0.1没有dwt模块

在OpenCV 4.0.1中，没有内置的离散小波变换（DWT）函数。但是，我们可以使用numpy库进行DWT分解操作。

下面是一个示例代码，演示如何在Python中使用numpy实现DWT分解操作，并将高频层图叠加成一个高频图：

import cv2
import numpy as np

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

# 定义小波变换函数
def dwt(img):
    # 构造一个haar小波核
    h = (1/np.sqrt(2)) * np.array([1, 1])
    g = (1/np.sqrt(2)) * np.array([1, -1])
    h = np.outer(h, h)
    g = np.outer(g, g)

    # 执行水平和垂直分解
    low_freq = np.zeros_like(img)
    high_freq = np.zeros_like(img)
    for i in range(img.shape[0]):
        low_freq[i, :] = np.convolve(img[i, :], h, mode='same')
        high_freq[i, :] = np.convolve(img[i, :], g, mode='same')
    for j in range(img.shape[1]):
        low_freq[:, j] = np.convolve(low_freq[:, j], h, mode='same')
        high_freq[:, j] = np.convolve(high_freq[:, j], g, mode='same')
    
    # 将高频层图叠加成一个高频图
    high_freq_sum = np.abs(high_freq)
    high_freq_sum = (high_freq_sum - np.min(high_freq_sum)) / (np.max(high_freq_sum) - np.min(high_freq_sum))
    high_freq_sum = np.uint8(high_freq_sum * 255)
    
    # 返回低频图和高频图
    return low_freq, high_freq_sum

# 执行小波变换
low_freq, high_freq_sum = dwt(img)

# 显示结果
cv2.imshow('Original Image', img)
cv2.imshow('Low Frequency Image', low_freq)
cv2.imshow('High Frequency Image', high_freq_sum)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在这个示例中，我们使用haar小波核进行水平和垂直分解，然后将高频层图叠加成一个高频图。最后，我们使用OpenCV的imshow函数显示原始图像、低频图像和高频图像。