无法使用 scikit 图像将 RGB 图像转换为灰度

Posted 2023-03-29

【中文标题】无法使用 scikit 图像将 RGB 图像转换为灰度

【英文标题】：Not able to convert RGB image to gray scale using scikit image

【发布时间】：2021-02-24 16:04:18

【问题描述】：

我尝试将 RGB 图像转换为 Otsu 二进制图像（灰度），但这似乎不起作用，因为我收到了如下所述的错误。

from cv2 import cv2
import numpy as np
from skimage.color import rgb2gray
from skimage.filters import threshold_otsu
from skimage.io import imread
from skimage.morphology import skeletonize
from skimage.util import invert
import matplotlib.pyplot as plt

img = rgb2gray(imread('Ared.png'))
binary = img > threshold_otsu(img)
np.unique(binary)
skeleton = skeletonize(invert(binary))
cv2.imshow('original', img)
cv2.imshow('skeleton', skeleton)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

终端中的结果

  img = rgb2gray(imread('Ared.png'))
Traceback (most recent call last):
  File "preprocessing.py", line 16, in <module>
    cv2.imshow('skeleton', skeleton)
TypeError: Expected Ptr<cv::UMat> for argument '%s'

【问题讨论】：

根本不是答案，但是您是否尝试过查看 skeleton 变量（例如打印它）？您应该检查其值的范围（[0, 1] ? [0, 255] ?）及其类型（float ? uint8 ?）我觉得问题不在于您使用 skimage，而在于 cv2当被要求显示图像时有点挑剔。

使用调试器比较img和skeleton的数据类型（int数组、float32数组等），它们可能不同但应该相同。

【参考方案1】：

您的格式错误。您需要将其更改为 float32。这是 opencv 的常见错误。您可以更改此行以将其转换为 float32，它应该可以正常工作。

cv2.imshow('skeleton', np.float32(skeleton))

【参考方案2】：

错误的异常消息很糟糕......

cv2.imshow 不处理二进制数组。根据this 的回答，可接受的类型是uint8、uint16、int、float 和double。

您应该能够将数组转换为uint8：

skeleton.astype('u1')

这会让你得到介于 0 和 1 之间的值，这一切都非常黑暗。如果将数组乘以 255，则颜色应该是预期的黑色和白色：

skeleton.astype('u1') * 255

带有来自 skimage 的数据图像的完整示例：

from cv2 import cv2
from skimage.filters import threshold_otsu
from skimage.morphology import skeletonize
from skimage.util import invert
from skimage.data import camera

img = camera()
binary = img > threshold_otsu(img)
skeleton = skeletonize(invert(binary))
cv2.imshow('original', img)
cv2.imshow('skeleton', skeleton.astype('u1')*255)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()