为什么 Sobel 过滤器返回一个黑色方块？

Question

我正在尝试使用skimage中的sobel和prewitt过滤器进行边缘检测来比较结果，但对于这两者我都只得到黑色方块！

那是我的代码：

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()

Answer 1

与scikit-image中的大多数方法一样， sobel function 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。 现在转换为某些 Pillow Image object 时，其模式设置为F ，用于32 位浮点像素。

现在， Image.show上的文档告诉我们，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，将模式F的一些Image object 保存为 PNG 或 JPG 是行不通的，所以，看来。 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，因为您得到几乎全黑的图像，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)

Windows 图像预览在使用b.show()时显示正确的图像。

因此，这将是显示.

不过，如果您想保存图像，则不一定需要进行转换，而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')