读入一张图像，将其大小调整为512*512，用dwt2()函数对图像进行Haar二维小波一级变换，并将得到的子图用np.concatenate()函数进行拼接，并显示该拼接后的图像。

在Python中，你可以使用OpenCV（cv2）库来处理图像，scipy库进行小波变换，以及numpy库进行数组操作。这里是一个简单的步骤说明：

首先，你需要安装必要的库，如果还没有安装可以使用pip安装：

pip install opencv-python numpy scipy

然后，按照以下步骤操作：

1. 读取图像：

import cv2

image = cv2.imread('your_image_path.jpg')

替换`'your_image_path.jpg'`为你要处理的图片文件路径。

2. 调整图像大小：

resized_image = cv2.resize(image, (512, 512))

3. 进行Haar二维小波变换：

from scipy.signal import wavedec2

coeffs = wavedec2(resized_image, level=1, wavelet='haar', mode='per')

这里我们选择了一级Haar小波变换，`wavelet='haar'`表示使用Haar小波，`mode='per'`用于保持边缘连续性。

4. 拼接子图：

subband = coeffs[0]  # 第一级系数包含了低频细节和水平、垂直方向的高频系数
low_freq = subband[0]  # 低频系数
high_freq_h = subband[1][::2, ::2]  # 水平方向的高频系数
high_freq_v = subband[1][1::2, ::2]  # 垂直方向的高频系数

# 使用numpy的concatenate拼接子图
combined_coeffs = np.concatenate((low_freq[:, :, np.newaxis], high_freq_h, high_freq_v), axis=-1)

5. 显示拼接后的图像：

import matplotlib.pyplot as plt

plt.imshow(combined_coeffs, cmap='gray')
plt.show()

记得在实际操作前检查图像是否已正确读取，以及路径是否有效。同时，注意 Haar 小波的计算结果通常是非负的灰度图像，`imshow`时可以设置 `cmap='gray'`。