在python中使用'haar'小波对图像进行离散小波变换

Question

我正在尝试在python中的图像上应用haar小波。 这是代码

from pywt import dwt2, idwt2
img = cv2.imread('xyz.png')
cA, (cH, cV, cD) = dwt2(img, 'haar')  

然后我修改嵌入一些数据的系数，如下所示

cH1=cH+k*pn_sequence_h
cV1=cV+k*pn_sequence_v

之后，我将idwt与以下代码一起应用

idwt2(cA,(cH1,cV1,cD),'haar')[:Mc,:Nc]

其中Mc和Nc是分解图像的高度和宽度。

但是，此代码出现错误。 下面是一个错误。

 Traceback (most recent call last):
 File "dwt.py", line 15, in <module>
 idwt2(cA,(cH1,cV1,cD),'haar')[:Mc,:Nc]
 File "C:\Python27\lib\site-packages\pywt\_multidim.py", line 104, in idwt2
 LL, (HL, LH, HH) = coeffs
 ValueError: too many values to unpack

为了解决该错误，我该怎么办？ 我是python的新手。 任何帮助将不胜感激。

我也在下面的代码中尝试过这样。 但是在这里，我没有得到CA，CH，CV，CD等系数。 我得到的是所有系数在一起。

import numpy as np
import pywt
import numpy
import PIL
from PIL import Image
img = PIL.Image.open("rot.png").convert("L")
imgarr = numpy.array(img) 
coeffs = pywt.dwt2(imgarr, 'haar')
pywt.idwt2(coeffs, 'haar')

Answer 1

以下应该工作：

idwt2((cA,(cH1,cV1,cD)),'haar')[:Mc,:Nc]

您错过了将coeff打包到单个元组中的情况。