filters.sobel_h(img)计算过程
时间: 2024-04-01 13:37:31 浏览: 66
这个函数是用来计算Sobel算子在水平方向的卷积操作的,可以用于图像边缘检测。具体的计算过程如下:
1. 准备Sobel算子模板
Sobel算子是一个3x3的模板,可以表示为以下形式:
```
-1 0 1
-2 0 2
-1 0 1
```
2. 将模板应用于图像的每个像素点
对于图像中的每个像素点,将Sobel算子模板放置于该像素点的3x3邻域中,然后进行卷积操作。具体地,将模板中的每个元素与邻域中的对应像素点相乘,然后将乘积相加,得到卷积结果。例如,对于像素点(x,y),假设其邻域像素点的灰度值分别为a,b,c,d,e,f,g,h,i,则该像素点在水平方向上的Sobel算子卷积结果为:
```
Gx = (-1*a + 1*c -2*d + 2*f -1*g + 1*i)
```
3. 将卷积结果赋值给对应的像素点
将卷积结果赋值给像素点(x,y),即可得到原图像在水平方向上的Sobel边缘强度。
以上就是filters.sobel_h(img)函数的计算过程。
相关问题
将以下代码增加保存图像功能: import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from skimage import io, filters, measure, color from skimage.filters import threshold_otsu from skimage import io, color, filters img = io.imread('leaf.jpg') gray_img = color.rgb2gray(img) thresh = filters.threshold_otsu(gray_img) binary = gray_img > thresh edges = filters.sobel(binary) fig, axes = plt.subplots(nrows=1, ncols=2, figsize=(8, 3)) ax = axes.ravel() ax[0].imshow(img) ax[0].set_title("Original") ax[1].imshow(edges, cmap='gray') ax[1].set_title("Edges") for a in ax: a.axis('off') plt.tight_layout() plt.show()
以下是增加保存图像功能的代码:
```Python
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from skimage import io, filters, measure, color
from skimage.filters import threshold_otsu
# 读取图像
img = io.imread('leaf.jpg')
gray_img = color.rgb2gray(img)
# 图像处理
thresh = filters.threshold_otsu(gray_img)
binary = gray_img > thresh
edges = filters.sobel(binary)
# 绘制图像
fig, axes = plt.subplots(nrows=1, ncols=2, figsize=(8, 3))
ax = axes.ravel()
ax[0].imshow(img)
ax[0].set_title("Original")
ax[1].imshow(edges, cmap='gray')
ax[1].set_title("Edges")
for a in ax:
a.axis('off')
# 保存图像
plt.savefig('edges.png')
plt.tight_layout()
plt.show()
```
在代码的最后,我们使用 `plt.savefig()` 函数将绘制的图像保存为文件,文件名为 "edges.png"。这样,在程序运行结束后,我们就可以在当前工作目录中找到保存的图像文件了。
import torch import torchvision.transforms as transforms import numpy as np from skimage.segmentation import slic from skimage.segmentation import mark_boundaries from skimage.filters import sobel from skimage.color import rgb2gray from PIL import Image # 超像素数量 num_segments = 100 # 加载图像 image = Image.open('1.png') # 转换为 PyTorch 张量 transform = transforms.ToTensor() img_tensor = transform(image).unsqueeze(0) # 转换为 Numpy 数组 img_np = img_tensor.numpy().transpose(0, 2, 3, 1)[0] # 转换为灰度图像 gray_img = rgb2gray(img_np) # 使用 SLIC 超像素分割算法 segments = slic(img_np, n_segments=num_segments, compactness=10, sigma=1) # 绘制超像素边界线 edge_img = mark_boundaries(img_np, segments) # 转换为灰度图像 gray_edge_img = rgb2gray(edge_img) # 使用 Canny 边缘检测算法 edges = sobel(gray_edge_img) edge_map = edges > np.mean(edges) # 绘制超像素范围的线 line_map = np.zeros_like(gray_img) for i in range(num_segments): line_map[segments == i] = edge_map[segments == i].max() # 将线绘制到图像上 line_img = np.zeros_like(img_np) line_img[:, :, 0] = line_map line_img[:, :, 1] = line_map line_img[:, :, 2] = line_map result_img = img_np * (1 - line_img) + line_img * np.array([1, 0, 0]) # 显示结果 result_img = (result_img * 255).astype(np.uint8) result_img = Image.fromarray(result_img) result_img.show(),上述代码出现问题:ValueError: zero-size array to reduction operation maximum which has no identity,如何修改
这个错误通常出现在尝试对一个大小为0的数组进行最大值计算时。根据你的代码,这可能是由于在使用SLIC算法时,图像大小太小而导致的。你可以尝试使用更大的图像或者减少SLIC算法中的超像素数量来解决这个问题。同时,你也可以在代码中添加一些条件判断,确保不会出现空数组的情况。比如在计算超像素范围线时,可以先检查超像素的数量是否为0,如果是就跳过。另外,你也可以尝试使用其他的超像素分割算法,比如Quickshift或者Felzenszwalb等。
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