pywt

Форк
0
/
fswavedecn.py 
31 строка · 804.0 Байт
1
import numpy as np
2
from matplotlib import pyplot as plt
3

4
import pywt
5

6
img = pywt.data.camera().astype(float)
7

8
# Fully separable transform
9
fswavedecn_result = pywt.fswavedecn(img, 'db2', 'periodization', levels=4)
10

11
# Standard DWT
12
coefs = pywt.wavedec2(img, 'db2', 'periodization', level=4)
13
# convert DWT coefficients to a 2D array
14
mallat_array, mallat_slices = pywt.coeffs_to_array(coefs)
15

16

17
fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2)
18

19
ax1.imshow(np.abs(mallat_array)**0.25,
20
           cmap=plt.cm.gray,
21
           interpolation='nearest')
22
ax1.set_axis_off()
23
ax1.set_title('Mallat decomposition\n(wavedec2)')
24

25
ax2.imshow(np.abs(fswavedecn_result.coeffs)**0.25,
26
           cmap=plt.cm.gray,
27
           interpolation='nearest')
28
ax2.set_axis_off()
29
ax2.set_title('Fully separable decomposition\n(fswt)')
30

31
plt.show()
32

Использование cookies

Мы используем файлы cookie в соответствии с Политикой конфиденциальности и Политикой использования cookies.

Нажимая кнопку «Принимаю», Вы даете АО «СберТех» согласие на обработку Ваших персональных данных в целях совершенствования нашего веб-сайта и Сервиса GitVerse, а также повышения удобства их использования.

Запретить использование cookies Вы можете самостоятельно в настройках Вашего браузера.