python opencv4.0.1 在图像处理中如何实现多维度的小波变换的分解操作将图像分成低、高频两部分 并显示高频、低频部分 以及原图去掉高频部分的图像

首先，需要安装好 OpenCV 4.0.1 和 pywt（Python 的小波变换库）。然后，可以按照以下步骤进行多维小波变换的分解操作：

1. 读取图像并将其转换为灰度图像：

import cv2
img = cv2.imread('image.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

2. 对图像进行多维小波分解：

import pywt
coeffs = pywt.dwt2(gray, 'haar')  # 使用 Haar 小波基函数进行分解
cA, (cH, cV, cD) = coeffs  # 获取低频和高频系数

3. 显示低频和高频部分：

cv2.imshow('Low frequency', cA.astype(int))
cv2.imshow('High frequency', cv2.hconcat([cH, cV, cD]).astype(int))
cv2.waitKey(0)

4. 去掉高频部分：

coeffs2 = (cA, (None, None, None))  # 将高频部分系数设置为 None
img2 = pywt.idwt2(coeffs2, 'haar')  # 进行反变换
cv2.imshow('Original', gray.astype(int))
cv2.imshow('Low frequency', cA.astype(int))
cv2.imshow('Without high frequency', img2.astype(int))
cv2.waitKey(0)

完整代码如下：

import cv2
import pywt

# 读取图像并将其转换为灰度图像
img = cv2.imread('image.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 对图像进行多维小波分解
coeffs = pywt.dwt2(gray, 'haar')  # 使用 Haar 小波基函数进行分解
cA, (cH, cV, cD) = coeffs  # 获取低频和高频系数

# 显示低频和高频部分
cv2.imshow('Low frequency', cA.astype(int))
cv2.imshow('High frequency', cv2.hconcat([cH, cV, cD]).astype(int))
cv2.waitKey(0)

# 去掉高频部分
coeffs2 = (cA, (None, None, None))  # 将高频部分系数设置为 None
img2 = pywt.idwt2(coeffs2, 'haar')  # 进行反变换
cv2.imshow('Original', gray.astype(int))
cv2.imshow('Low frequency', cA.astype(int))
cv2.imshow('Without high frequency', img2.astype(int))
cv2.waitKey(0)