无法使用 scikit 图像将 RGB 图像转换为灰度

Question

我曾尝试将 RGB 图像转换为 Otsu 二进制图像（灰度），但这似乎不起作用，因为我收到了如下所述的错误。

from cv2 import cv2
import numpy as np
from skimage.color import rgb2gray
from skimage.filters import threshold_otsu
from skimage.io import imread
from skimage.morphology import skeletonize
from skimage.util import invert
import matplotlib.pyplot as plt

img = rgb2gray(imread('Ared.png'))
binary = img > threshold_otsu(img)
np.unique(binary)
skeleton = skeletonize(invert(binary))
cv2.imshow('original', img)
cv2.imshow('skeleton', skeleton)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

结果在终端

  img = rgb2gray(imread('Ared.png'))
Traceback (most recent call last):
  File "preprocessing.py", line 16, in <module>
    cv2.imshow('skeleton', skeleton)
TypeError: Expected Ptr<cv::UMat> for argument '%s'

Answer 1

错误的异常消息很糟糕...

cv2.imshow不处理二进制数组。 根据此答案可接受的类型是uint8 、 uint16 、 int 、 float和double 。

您应该能够使用以下命令将数组转换为uint8 ：

skeleton.astype('u1')

不过，这会给你留下 0 到 1 之间的值，这很暗。 如果将数组乘以 255，则颜色应为预期的黑色和白色：

skeleton.astype('u1') * 255

来自 skimage 的数据图像的完整示例：

from cv2 import cv2
from skimage.filters import threshold_otsu
from skimage.morphology import skeletonize
from skimage.util import invert
from skimage.data import camera

img = camera()
binary = img > threshold_otsu(img)
skeleton = skeletonize(invert(binary))
cv2.imshow('original', img)
cv2.imshow('skeleton', skeleton.astype('u1')*255)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

Answer 2

你的格式不对。 您需要将其更改为 float32。 这是 opencv 的一个常见错误。 您可以更改此行以将其转换为 float32，它应该可以正常工作。

cv2.imshow('skeleton', np.float32(skeleton))