python小波变换彩色图像

小波变换是一种常用的图像处理方法，通过分解和重构信号来提取图像的特征。在彩色图像中，可以通过对RGB三个通道进行小波变换，或者对颜色空间进行变换，来获取不同的特征信息。

Python中常用的小波变换库有PyWavelets和Wavelets，可以通过安装这些库来实现小波变换。对于彩色图像，可以使用OpenCV库来进行读取和处理。

下面是一个基于PyWavelets实现的彩色图像小波变换的示例代码：

import pywt
import numpy as np
import cv2

# 读取彩色图像
img = cv2.imread('color_image.jpg')

# 将RGB三个通道分离
r, g, b = cv2.split(img)

# 对每个通道进行小波变换
wavelet = 'haar'
coeffs_r = pywt.dwt2(r, wavelet)
coeffs_g = pywt.dwt2(g, wavelet)
coeffs_b = pywt.dwt2(b, wavelet)

# 重构每个通道的小波系数
r_recon = pywt.idwt2(coeffs_r, wavelet)
g_recon = pywt.idwt2(coeffs_g, wavelet)
b_recon = pywt.idwt2(coeffs_b, wavelet)

# 合并三个通道
img_recon = cv2.merge((r_recon, g_recon, b_recon))

# 显示原始图像和小波变换后的图像
cv2.imshow('Original', img)
cv2.imshow('Wavelet Transform', img_recon)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

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