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我想找到图像帧的能量。这就是我在 Matlab 中计算的方式。

[~,LH,HL,HH] = dwt2(rgb2gray(maskedImage),'db1'); % applying dwt 
E = HL.^2 + LH.^2 + HH.^2;    % Calculating the energy of each pixel.
Eframe = sum(sum(E))/(m*n); % m,n row and columns of image.

当我在 python 中为相同的图像编程时，Energy 的值显示为 170，预期为 0.7 我的程序哪里出错了请建议

#!usr/bin/python
import numpy as np
import cv2
import pywt
im = cv2.cvtColor(maskedimage,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
m,n = im.shape
cA, (cH, cV, cD) = pywt.dwt2(im,'db1')
# a - LL, h - LH, v - HL, d - HH as in matlab
cHsq = [[elem * elem for elem in inner] for inner in cH]
cVsq = [[elem * elem for elem in inner] for inner in cV]
cDsq = [[elem * elem for elem in inner] for inner in cD]
Energy = (np.sum(cHsq) + np.sum(cVsq) + np.sum(cDsq))/(m*n)
print Energy
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您分析的问题是 numpy 数组和 MATLAB 矩阵的顺序不同（默认情况下）。二维 numpy 数组的第一维是行，而二维 MATLAB 矩阵的第一维是列。该dwt2功能取决于此顺序。因此，为了获得相同的输出dwt2，您需要在使用 numpy 数组之前对其进行转置。

此外，dwt2输出 numpy 数组，而不是列表，因此您可以像在 MATLAB 中那样直接对它们进行数学运算。

此外，您可以使用 获得图像的总大小size，从而不必乘以m和n。

因此，假设您的颜色通道顺序正确（BGR 与 RGB），这应该为 MATLAB 提供等效的结果：

#!usr/bin/python
import cv2
from pywt import dwt2

im = cv2.cvtColor(maskedimage, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
_, (cH, cV, cD) = dwt2(im.T, 'db1')
# a - LL, h - LH, v - HL, d - HH as in matlab
Energy = (cH**2 + cV**2 + cD**2).sum()/im.size

print Energy
于 2016-06-22T16:01:39.070 回答