Skimage Python33 Canny答案

【问题标题】：Skimage Python33 CannySkimage Python33 Canny
【发布时间】：2015-08-17 02:33:50
【问题描述】：

长话短说，我只是想获得image.jpg 的精巧边缘图像。

文档参差不齐，所以我很困惑。如果有人可以提供帮助，将不胜感激。

from scipy import misc
import numpy as np
from skimage import data
from skimage import feature
from skimage import io


im=misc.imread('image1.jpg')
edges1 = feature.canny(im)
...

我收到了这个错误

ValueError: The parameter `image` must be a 2-dimensional array

谁能解释如何从图像文件创建二维数组？谢谢！

【问题讨论】：

标签： python-3.x numpy scikit-learn python-3.3

【解决方案1】：

我怀疑image1.jpg 是彩色图像，所以im 是3D，形状为（num_rows、num_cols、num_color_channels）。一种选择是告诉imread 将图像展平为二维数组，方法是为其提供参数flatten=True：

im = misc.imread('image1.jpg', flatten=True)

或者您可以将canny 应用于其中一个颜色通道，例如

im = misc.imread('image1.jpg')
red_edges = feature.canny(im[:, :, 0])

【讨论】：

【解决方案2】：

canny 边缘检测需要灰度图像输入才能工作。您可以使用 scikit-image 中的 rgb2gray 模块将 3D（彩色）图像转换为 2D（灰度）。

from skimage import io, features
from skimage.color import rgb2gray

image = rgb2gray(io.imread("image.png"))
edges = feature.canny(image)

【讨论】：