使用Sklearn的img_to_graph

Question

我有以下代码：

import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from scipy import ndimage
from sklearn.feature_extraction import image
from sklearn.cluster import spectral_clustering

image = cv2.imread("/home/facu/holo.tif",0)
image = image


spectrum = np.fft.fftshift(np.fft.fft2(image))
intensity = 10*np.log(np.abs(spectrum))


mask = intensity.astype(bool)
img = intensity.astype(float)
graph = image.img_to_graph(img, mask=mask)
graph.data = np.exp(-graph.data/graph.data.std())

labels = spectral_clustering(graph, k=2, mode = 'arpack')
label_img = -np.ones(mask.shape)
label_im[mask] = labels

所以我试图使用＆＃34;谱聚类＆＃34;功能，但我收到此错误：

  

AttributeError：＆＃39; numpy.ndarray＆＃39;对象没有属性＆＃39; img_to_graph＆＃39;

如何转换我的强度＆＃34;将numpy数组转换为正确的img_to_graph属性？

Answer 1

您正在使用image = sklearn.feature_extraction.image覆盖已导入的image = cv2.imread("/home/facu/holo.tif",0)，因此无法再访问该函数img_to_graph。

解决方案是重命名其中一个，例如与

raw_img = cv2.imread("/home/facu/holo.tif",0)

并相应地调整其余部分。