图像派生-Python SciPy中的Sobel过滤器

Question

我正在阅读Jan Erik Solem撰写的《用Python编程计算机视觉》一书，here提供了最终草案（CC许可证）。

在第34页上，显示了将Sobel滤镜应用于图像的结果，请参见下面的图1.10。当我运行书中的代码时，梯度幅值的图像（即面板（d））看起来是反转的，请参见下文。

我的问题是，这是仅因为作者颠倒了图像，还是其他原因？

下面列出了从本书改编而来的Python代码。

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这些是书中代码生成的图像。

Python代码

from PIL import Image
from numpy import *
from pylab import *
from scipy.ndimage import filters

im = array(Image.open('empire.jpg').convert('L'))

# Sobel derivative filters
imx = zeros(im.shape)
filters.sobel(im,1,imx)

imy = zeros(im.shape)
filters.sobel(im,0,imy)

magnitude = sqrt(imx**2+imy**2)

figure(figsize=(12,4))
gray()

subplot(1,4,1)
title('Oiginal')
axis('off')
imshow(im)

subplot(1,4,2)
title('imx')
axis('off')
imshow(imx)

subplot(1,4,3)
title('imy')
axis('off')
imshow(imy)

subplot(1,4,4)
title('magnitude')
axis('off')
imshow(magnitude)

savefig('sobel.png')
show()

示例代码中使用的图片

Answer 1

尝试imshow(magnitude, cmap='gray')显式声明颜色图。如果仍然反转，请尝试cmap='gray_r'使用反转的灰度色图。