长话短说，我只想简单地试图获得image.jpg的精美图像。
文档很乱，所以我很困惑。如果有人可以提供帮助，那将非常感激。
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)
...
我收到此错误
ValueError: The parameter `image` must be a 2-dimensional array
任何人都可以解释如何从图像文件创建2D数组吗？ 谢谢！
答案 0 :(得分：7)
我怀疑image1.jpg是彩色图片，所以im是3D，带有形状（num_rows，num_cols，num_color_channels）。一种选择是告诉imread通过为其提供参数flatten=True将图像展平为2D数组：
im = misc.imread('image1.jpg', flatten=True)
或者您可以将canny应用于其中一个颜色通道，例如
im = misc.imread('image1.jpg')
red_edges = feature.canny(im[:, :, 0])
答案 1 :(得分：0)
精确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)