为什么 Sobel 过滤器返回一个黑色方块？答案

【问题标题】：Why does the Sobel filter return a black square?为什么 Sobel 过滤器返回一个黑色方块？
【发布时间】：2021-06-19 19:22:55
【问题描述】：

我正在尝试使用来自skimage 的sobel 和prewitt 过滤器进行边缘检测来比较结果，但是对于这两个我都只得到黑色方块！

这是我的代码：

import numpy as np
from skimage import filters
from PIL import Image

a=Image.open('F:/CT1.png').convert('L')
a.show()
a=np.asarray(a)
b=filters.sobel(a)
b=Image.fromarray(b)
b.show()

【问题讨论】：

标签： python image-processing python-imaging-library scikit-image sobel

【解决方案1】：

与scikit-image 中的大多数方法一样，sobel 函数使用np.float64 进行计算，从而将您的图像适当地转换为0.0 ... 1.0 范围。接下来，您的结果 b 也是 np.float64 类型，其值在同一范围内。现在转换为某个 Pillow Image 对象时，其mode 设置为F，用于32 位浮点像素。

现在，documentation on Image.show 告诉我们，例如：

在 Windows 上，使用标准 PNG 显示实用程序打开图像。

目前尚不清楚，图像实际以哪种文件格式（？）显示。看起来，它是PNG，至少根据临时文件名。但是，例如，将一些 Image 对象与模式 F 保存为 PNG 或 JPG 是行不通的！因此，似乎必须以某种方式转换图像以使其可显示。第一个猜测是，默认选择了一些常规的 8 位图像，因为你得到了几乎全黑的图像，这表明值 0 和可能 1 被视为“非常暗”。而且，事实上，当使用类似的东西时

b=Image.fromarray(b * 255)

使用b.show() 时，Windows 图像预览会显示正确的图像。

所以，这将是显示的一种解决方法。

不过，如果您想保存图像，则不一定需要进行转换，只需要使用适当的文件格式来存储这些 32 位信息，例如 TIFF ：

b=Image.fromarray(b)
b.save('b.tiff')

【讨论】：