概述
小波变换或小波分析在很多领域中都有重要应用,例如石油勘探、数据压缩,以及接下来所要探讨的图像处理等。作为后续系列文章的铺垫,本文将主要介绍在Python中进行小波分析所需要用到的一个重要的软件包PyWavelets。关于小波的一些原理性的知识,请参考我已出版的《图像处理中的数学修炼》一书(清华大学出版社)或《数字图像处理:原理与实践》(电子工业出版社)。
下面这个示例代码源自PyWavelets的官方文档,主要演示利用该包提供的函数实现图像小波分解的基本方法。首先,引入必要的包(主要是pywt等)并读入一张图片。注意,这里使用的是pywt包中自带的示例图片。如果你要读入一张保存在本地某个路径下的文件,请参考【1】中所给出的各种方法。
import numpy as np
import pywt
from matplotlib import pyplot as plt
%matplotlib inline
from pywt._doc_utils import wavedec2_keys, draw_2d_wp_basis
x = pywt.data.camera().astype(np.float32)
shape = x.shape
对图像可以做多层小波分解,下面
最后
以上就是贤惠玫瑰为你收集整理的Python图像处理之小波变换的全部内容,希望文章能够帮你解决Python图像处理之小波变换所遇到的程序开发问题。
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