小波变换使我们能够计算信号或图像的细节系数。它还在每个分解级别下对图像进行下采样。</ p>
我想计算细节系数而不进行下采样。我想使用低通滤波器G来提取细节系数，就像正交镜滤波器描述的减去负采样一样。但是，我只有1D滤镜：[-1/sqrt(2), 1/sqrt(2)]
据我了解，我可以先将G应用于图像的行，然后再应用于列。如何在Numpy中执行此乘法？我的图片大小为768x768。
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如果我正确理解了您的问题，那么我们可以利用广播来做到这一点，但是在此之前，我们必须平铺初始过滤器以匹配图像的尺寸之一。幸运的是，这里的图像是正方形图像。因此，很多事情变得更容易了：
In [70]: filter_ = np.array([-1/np.sqrt(2), 1/np.sqrt(2)])
In [71]: filter_
Out[71]: array([-0.70710678, 0.70710678])
# tile the initial array to match the dimensions of image
In [72]: filter_1d = np.tile(filter_, 768//2)
In [73]: filter_1d.shape
Out[73]: (768,)
In [74]: img = np.random.random_sample((768, 768))
# apply the filter on the image
In [76]: filtered = np.multiply(img, filter_1d)
In [77]: filtered.shape
Out[77]: (768, 768)