Wavelet Convert Sample of Python.

image_wavelet_transform.py

# coding: utf8
# 2013/2/1 mokemokechicken@github.com
"""ウェーブレット変換のイメージを掴むためのサンプルスクリプト   

Usage: python image_wavelet_transform.py <filename> (<level>:=3) (wavelet:=db1)

"""

import sys
from PIL import Image
import pywt, numpy

filename = sys.argv[1]
LEVEL = len(sys.argv) > 2 and int(sys.argv[2]) or 3
WAVLET = len(sys.argv) > 3 and sys.argv[3] or "db1"


def merge_images(cA, cH_V_D):
    """numpy.array を ４つ(左上、(右上、左下、右下))くっつける"""
    cH, cV, cD = cH_V_D
    print cA.shape, cH.shape, cV.shape, cD.shape
    cA = cA[0:cH.shape[0], 0:cV.shape[1]] # 元画像が2の累乗でない場合、端数ができることがあるので、サイズを合わせる。小さい方に合わせます。
    return numpy.vstack((numpy.hstack((cA,cH)), numpy.hstack((cV, cD)))) # 左上、右上、左下、右下、で画素をくっつける

def create_image(ary):
    """numpy.array を Grayscale画像に変換する"""
    newim = Image.new("L", ary.shape)
    newim.putdata(ary.flatten())
    return newim

def wavlet_transform_to_image(gray_image, level, wavlet="db1", mode="sym"):
    """gray画像をlevel階層分Wavelet変換して、各段階を画像表現で返す

    return [復元レベル０の画像, 復元レベル１の画像,... , 復元レベル<level-1>の画像, 各2D係数を１枚の画像にした画像]
    """
    ret = []
    data = numpy.array(list(gray_image.getdata()), dtype=numpy.float64).reshape(gray_image.size)
    images = pywt.wavedec2(data, wavlet, level=level, mode=mode) # http://www.pybytes.com/pywavelets/ref/2d-dwt-and-idwt.html
    for i in range(2, len(images)+1): # 部分的に復元して ret に詰める
        ary = pywt.waverec2(images[0:i], WAVLET)  * 2**(i-1) / 2**level # 部分的に復元すると加算されていた値が戻らない(白っぽくなってしまう)ので調整
        ret.append(create_image(ary))
    # 各2D係数を１枚の画像にする
    merge = images[0] / (2**level) # cA の 部分は値が加算されていくので、画像表示のため平均をとる
    for i in range(1, len(images)): 
        merge = merge_images(merge, images[i]) # ４つの画像を合わせていく
    ret.append(create_image(merge))
    return ret

if __name__ == "__main__":
    im = Image.open(filename)
    if im.size[0] != im.size[1]: # 縦横サイズが同じじゃないとなんか上手くいかないので、とりあえず合わせておく
        max_size = max(im.size)
        newim = Image.new(im.mode, (max_size, max_size))
        newim.paste(im, (0,0))
        im = newim

    im.getdata() # これを呼んでおかないと何故か次の split() が失敗する・・・？なぜ？
    bands = im.split() # RGBの各チャネル毎に処理をする
    converted_bands_array = [wavlet_transform_to_image(gray, LEVEL, wavlet=WAVLET) for gray in bands] # 各RGBチャネル毎に変換
    # zip(*hoge) がわかりにくいけど、 converted_bands には (R,G,B)の画像(PIL.Image)が入る. mergeでRGB画像に復元
    converted_array = [Image.merge(im.mode, converted_bands) for converted_bands in zip(*converted_bands_array)]

    # converted_array: [復元レベル０の画像, 復元レベル１の画像,... , 復元レベル<level-1>の画像, 各2D係数を１枚の画像にした画像]
    for i, img in enumerate(converted_array): 
        img.save("%s_%d.png" % (filename, i)) # 適当に画像出力