PIL是否可以与skimage一起使用？

Question

为什么这样做？

from skimage import feature, io
from PIL import Image

edges = feature.canny(blimage)
io.imshow(edges)
io.show()

我完全可以得到想要的，那是完整的仅边缘图像。但是当我这样做时：

edges = feature.canny(blimage)
edges = Image.fromarray(edges)
edges.show()

我得到一堆乱七八糟的随机点，线和其他东西，它们比图像更像杰克逊·波洛克的画？怎么了？如何解决它，以便通过两种方法都能得到想要的？

有关完整代码，请访问我的Github：

https://github.com/Speedyflames/Image-Functions/blob/master/Image_Processing.py

Answer 1

让我们看看skimage.feature.canny会产生什么样的图像：

edges = feature.canny(blimage)

>>> print(edges.dtype)
bool

这是一个布尔型图像，True表示白色，False表示黑色。 PIL可以正确识别数据类型，并尝试将其映射到自己的1位模式，该模式为 "1" （请参见PIL docs about it）。 不过，这看起来很糟糕，似乎无法正确获取字节宽度或类似的内容。

有一个issue about it，他们似乎已经将PIL转换为NumPy，但显然相反仍然无效。

总而言之，长话短说，成功将二进制图像从NumPy转换为PIL的最佳选择就是将其转换为灰度：

edges_pil = Image.fromarray((edges * 255).astype(np.uint8))

>>> print edges_pil.mode
L

如果您实际上需要1位图像，则可以随后使用

进行转换

edges_pil = edges_pil.convert('1')