如何从 Python 中的 2D 离散小波变换系数计算香农熵、能量、均值等？

如何解决如何从 Python 中的 2D 离散小波变换系数计算香农熵、能量、均值等？

我有一个图像，我应该在变换域中对其进行分析，即通过其离散小波变换进行分析。对于这个分析，我应该使用从 2D DWT 获得的系数来计算熵、能量、平均值、平均绝对偏差、中值绝对偏差和对比度。我有以下代码，但有人告诉我这不是计算这些系数的正确方法，因此我需要帮助：

cA,(cH,cV,cD) = pywt.dwt2(img.T,'db1')
energy.append((cH**2 + cV**2 + cD**2).sum()/img.size)
entropy.append(skimage.measure.shannon_entropy(cA))
mean.append(np.mean(cA,axis=(0,1)))
mean_absolute_deviation.append(np.mean(np.absolute(cA - np.mean(cA,1))),1)))
median_absolute_deviation.append(stats.median_abs_deviation(cA,1)))
contrast.append(cA.std())

因此请查看代码并提出改进建议。