图像小波变换的python代码

以下是一个简单的Python代码示例，用于执行图像小波变换（Wavelet Transform）：

import pywt
import numpy as np
import cv2

# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg', 0)

# 执行小波变换
coef = pywt.dwt2(img, 'haar')

# 分离系数
cA, (cH, cV, cD) = coef

# 显示原始图像和小波变换后的系数
cv2.imshow('Original', img)
cv2.imshow('cA', np.uint8(cA))
cv2.imshow('cH', np.uint8(cH))
cv2.imshow('cV', np.uint8(cV))
cv2.imshow('cD', np.uint8(cD))

cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在这个例子中，我们使用Python的PyWavelets库进行小波变换。我们首先读取图像，然后使用`pywt.dwt2()`函数执行小波变换。该函数将返回包含4个系数的元组，每个系数都是2D数组。在这里，我们仅对其中的3个系数进行可视化，分别是水平、垂直和对角线方向的高频系数。最后，我们使用OpenCV库来显示原始图像和小波变换后的系数。