来自 scipy 的 RGB 图像卷积答案

【问题标题】：RGB image convolution from scipy来自 scipy 的 RGB 图像卷积
【发布时间】：2019-09-29 15:07:40
【问题描述】：

我正在尝试使用来自 scipy.signal 的卷积来创建一个函数来突出图像中的边缘。这是我的代码：

def highlight_edges(self):
    window = np.array([[-1, -1, -1],
                       [-1, 9, -1],
                       [-1, -1, -1]])

    if self.image_data.ndim == 2:
        # gray image
        self.image_data = convolve2d(self.image_data, window, mode='same', boundary='symm')
    elif self.image_data.shape[2] == 3:
        # rgb image
        # for each channel:
        for i in range(3):
            self.image_data[:, :, i] = convolve2d(self.image_data[:, :, i], window, mode='same', boundary='symm')

它适用于灰度图像，但对于 RGB 图像它返回一个混乱。我怀疑，可能会有一些溢出，但我不确定。以下是图片：

原图：

执行highligh_edges函数后：

【问题讨论】：

您能否添加加载图像的方式，并可能使其成为其类之外的可运行函数，以便我们帮助您调试？

标签： python image scipy

【解决方案1】：

有点晚了，但我认为标准化图像会解决它。在应用卷积之前尝试将图像除以 255。否则，我们可以实际测试的功能会更好......

【讨论】：