我想用 Python 读取图像文件并应用 skimage 的 Canny 边缘过滤器。但我不知道用于特征计算的正确数组格式。这就是我所拥有的:
from PIL import Image
from skimage import feature
PATH = '/foo/bar.jpg'
import numpy
img = numpy.asarray(Image.open(PATH).convert('LA'))
# apply Canny Edge filters
edges1 = feature.canny(img)
edges2 = feature.canny(img, sigma=3)
功能调用引发此错误:“参数 image 必须是二维数组”。如何将 numpy 数组转换为必要的形式？
请您参考如下方法:
从您对问题的描述来看，您似乎正在处理 RGB 图像(即彩色图像)。对于此类图像，我们必须先将其转换为灰度图像，然后才能将它们传递给 Canny 边缘检测器，因为 parameter image has to be a 2D array .
image: 2D array
Greyscale input image to detect edges on; can be of any dtype.
这是一个例子:
# load color image
In [12]: img_rgb = 'model.jpg'
In [13]: img_arr = np.array(Image.open(img_rgb), dtype=np.uint8)
In [14]: img_arr.shape
Out[14]: (1005, 740, 3)
# convert to grayscale image
In [15]: from skimage.color import rgb2gray
In [16]: img_gray = rgb2gray(img_arr)
In [17]: img_gray.shape
Out[17]: (1005, 740)
In [18]: edges1 = feature.canny(img_gray)
...: edges2 = feature.canny(img_gray, sigma=3)
In [19]: edges1.shape
Out[19]: (1005, 740)
In [20]: edges2.shape
Out[20]: (1005, 740)
# display
In [21]: plt.imshow(edges1)
我得到的结果如下图所示:
