帮我用python写一个使用小波变化将红外图像和可见光图像融合的代码

好的，下面是一个使用小波变换将红外图像和可见光图像融合的Python代码示例：

import cv2
import pywt
import numpy as np

# 读取红外图像和可见光图像
infrared = cv2.imread('infrared.jpg', 0)
visible = cv2.imread('visible.jpg')

# 将红外图像进行小波变换
coefficients = pywt.dwt2(infrared, 'haar')
LL, (LH, HL, HH) = coefficients

# 将可见光图像进行高斯金字塔分解
G = visible.copy()
gpA = [G]
for i in range(6):
    G = cv2.pyrDown(G)
    gpA.append(G)

# 将红外图像的低频系数和可见光图像的高频系数进行融合
result = np.zeros_like(visible)
result[:, :, 0] = gpA[-1][:, :, 0] + HL
result[:, :, 1] = gpA[-1][:, :, 1] + LH
result[:, :, 2] = gpA[-1][:, :, 2] + HH

# 重构融合后的图像
for i in range(6, 0, -1):
    GE = cv2.pyrUp(result)
    GE = cv2.resize(GE, (gpA[i - 1].shape[1], gpA[i - 1].shape[0]))
    result = cv2.addWeighted(gpA[i - 1], 0.5, GE, 0.5, 0)

# 显示融合后的图像
cv2.imshow('Fused Image', result)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

代码中使用了OpenCV和PyWavelets库，先读取红外图像和可见光图像，然后分别进行小波变换和高斯金字塔分解，最后将红外图像的低频系数和可见光图像的高频系数进行融合，重构融合后的图像并显示出来。你可以根据自己的需求修改代码中的图像和变换方式。