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。

相关问题

图像小波变换 python

在Python中进行图像小波变换，可以使用PyWavelets库。以下是一个示例代码，演示了如何使用PyWavelets进行图像小波变换：

import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
import pywt
import PIL

# 读取图像
img = PIL.Image.open("xxx.tif")
img = np.array(img)

# 进行小波变换
coeffs = pywt.dwt2(img, 'haar')

# 显示小波系数
LL, (LH, HL, HH) = coeffs
plt.subplot(2, 2, 1)
plt.imshow(LL, cmap="Greys")
plt.subplot(2, 2, 2)
plt.imshow(LH, cmap="Greys")
plt.subplot(2, 2, 3)
plt.imshow(HL, cmap="Greys")
plt.subplot(2, 2, 4)
plt.imshow(HH, cmap="Greys")
plt.show()

上述代码中，首先使用PIL库读取图像，并将其转换为NumPy数组。然后，使用`pywt.dwt2`函数对图像进行小波变换，其中'haar'参数表示使用Haar小波作为基函数。最后，将小波系数分解为LL、LH、HL和HH分量，并使用Matplotlib库显示这些分量。

请注意，在代码中的"xxx.tif"处应替换为实际图像的文件路径。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [【图像处理】图像离散小波变换（Discrete Wavelet Transform）及python代码实现](https://blog.csdn.net/qq_43426078/article/details/124130531)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
[ .reference_list ]

小波变换python代码

以下是使用Python实现小波变换的代码示例：

import pywt
import cv2
import numpy as np

# 读取灰度图像
img = cv2.imread("F:/people.png", 0)

# 对图像进行haar小波变换
cA, (cH, cV, cD) = pywt.dwt2(img, "haar")

# 将低频分量对应的图像保存为lena.png
cv2.imwrite('lena.png', np.uint8(cA/np.max(cA)*255))

在这个示例中，我们使用了Python的PyWavelets库来实现小波变换。首先，我们读取了一张灰度图像，然后使用`pywt.dwt2()`函数对其进行小波变换。这个函数的第一个参数是要进行小波变换的图像，第二个参数是要使用的小波类型。在这个示例中，我们使用了Haar小波。函数的返回值是一个元组，其中第一个元素是低频分量对应的图像，后面三个元素是水平、垂直和对角线高频分量对应的图像。最后，我们将低频分量对应的图像保存为lena.png。