Canny Edge Detector问题 - 返回黑色图像

Question

我正在尝试在此图像上运行canny边缘检测器：

使用此代码：

def edges(img):
    from skimage import feature
    img = Image.open(img)
    img.convert('L')
    array = np.array(img)    
    out = feature.canny(array, sigma=1, )
    return Image.fromarray(out,'L')

edges('Q_3.jpg').save('Q_3_edges.jpg')

但我只是回来了。我有什么想法可能做错了吗？我尝试过1和3的西格玛。

Answer 1

您的图片需要在相关dtype的正确范围内，如用户手册中所述：http://scikit-image.org/docs/stable/user_guide/data_types.html

如果您使用scikit-image图像I / O功能，则应自动处理：

from skimage import io
img = io.imread('Q_3.jpg')

Answer 2

所以问题在于返回canny函数和类型为boolean的数组。

奇怪的是，将Image.fromarray模式设置为“1”并没有帮助。相反，这是我能让它发挥作用的唯一方式;将输出数组转换为灰度：

deb-src:

Answer 3

当图像以浮动格式加载时（即0-1范围内），就会发生问题。加载程序对某些类型的图像执行此操作。您可以通过以下方法检查加载的图像的类型：

  

print（img.dtype）

如果输出类似于float64（即不是uint8），则您的图片在0-1范围内。

Canny希望图像在0-255之间。因此，解决方案很简单：

from skimage import img_as_ubyte
img = io.imread("an_image.jpg")
img = img_as_ubyte(img)

希望这会有所帮助，

Answer 4

我有同样的情况，这对我有帮助。在使用Canny过滤器之前，只需将图像数组的元素转换为float32类型：

array = np.array(img)
array = array.astype('float32')    
out = feature.canny(array, sigma=1, )

Answer 5

保存图像时发生问题。您可以使用其他库（例如matplotlib）保存图像：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from skimage import feature
from skimage import io 

def edges(img):
    img = io.imread(img)
    array = np.array(img)    
    out = feature.canny(array, sigma=1, )
    return out

plt.imsave("canny.jpg", edges("input.jpg"), cmap="Greys")