Skimage Python33 Canny

Question

长话短说，我只是想得到一张image.jpg的锐化图像。但是文档非常零散，让我感到很困惑。如果有人能帮忙就太感激了。

from scipy import misc
import numpy as np
from skimage import data
from skimage import feature
from skimage import io


im=misc.imread('image1.jpg')
edges1 = feature.canny(im)
...

我遇到了这个错误

ValueError: The parameter `image` must be a 2-dimensional array

有人能够解释如何从图像文件创建一个二维数组吗？谢谢！

- user1985351

Answer 1

我怀疑image1.jpg是一张彩色图片，因此im是3D的，形状为（num_rows，num_cols，num_color_channels）。一个选项是告诉imread通过提供参数flatten=True将图像压缩成2D数组：

im = misc.imread('image1.jpg', flatten=True)

或者你可以仅对其中一种颜色通道应用canny算法，例如：

im = misc.imread('image1.jpg')
red_edges = feature.canny(im[:, :, 0])

- Warren Weckesser

Answer 2

精明的边缘检测需要灰度图像输入才能工作。 您可以使用scikit-image中的rgb2gray模块将3D（彩色）图像转换为2D（灰度）。

from skimage import io, features
from skimage.color import rgb2gray

image = rgb2gray(io.imread("image.png"))
edges = feature.canny(image)

- nem