下列代码运行后:if __name__ == "__main__": # code to read image #image1用'roberts','prewitt','sobel'三种 image=cv2.imread('luna.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) image1 = edge_detection(image,'sobel') image2 = edge_detection(image,'canny') canny = cv2.Canny(image, 50, 150) img1=cv2.hconcat([image1,image2]) #水平拼接 img2=cv2.vconcat([image1,image2]) #垂直拼接 cv2.imshow('compare',img1) cv2.imshow('compare2',img2) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()报错提示如下:error: (-215:Assertion failed) src[i].dims <= 2 && src[i].rows == src[0].rows && src[i].type() == src[0].type() in function 'cv::hconcat',应该如何修正
时间: 2024-03-25 07:39:43 浏览: 20
该错误提示表明在`cv2.hconcat()`函数中,需要拼接的图像数组中有至少一个图像的维度大于2,或者有至少一个图像的行数与第一个图像的行数不同,或者有至少一个图像的数据类型与第一个图像的数据类型不同。因此,您需要检查`image1`和`image2`的维度、行数和数据类型是否相同。
您可以使用以下代码段来检查`image1`和`image2`的维度、行数和数据类型:
```python
print('image1 shape:', image1.shape)
print('image1 type:', image1.dtype)
print('image2 shape:', image2.shape)
print('image2 type:', image2.dtype)
```
如果`image1`和`image2`的维度、行数和数据类型相同,则可以使用以下代码来水平和垂直拼接:
```python
img1 = cv2.hconcat([image1, image2]) #水平拼接
img2 = cv2.vconcat([image1, image2]) #垂直拼接
```
如果`image1`和`image2`的维度、行数和数据类型不同,则需要对它们进行转换或处理以使它们具有相同的维度、行数和数据类型,然后才能进行拼接。
相关问题
edges_image(Image : ImaAmp, ImaDir : Filter, Alpha, NMS, Low, High : )算子
Edges Image算子是一种边缘检测算子,用于检测图像中的边缘。它可以通过以下步骤实现:
1. 对输入的图像进行滤波,得到一个滤波后的图像。滤波算子可以是Prewitt、Sobel、Roberts等算子。
2. 计算每个像素的边缘强度和方向。其中,边缘强度可以通过以下公式计算:
```
ImaAmp = sqrt(Gx^2 + Gy^2)
```
其中,Gx和Gy分别表示滤波后的图像在水平和垂直方向上的梯度。
边缘方向可以通过以下公式计算:
```
ImaDir = atan2(Gy, Gx)
```
其中,atan2是求反正切函数,可以返回[-pi, pi]之间的值,表示边缘方向的角度。
3. 对步骤2中得到的边缘强度图像进行非极大值抑制(NMS),得到一个只包含边缘的图像。NMS可以确保边缘只出现在边缘方向上的局部最大值处,而不是在其它方向上的局部最大值处。
4. 对步骤3中得到的只包含边缘的图像进行双阈值处理,得到一个二值图像。在双阈值处理中,像素值大于高阈值的像素被认为是强边缘,像素值小于低阈值的像素被认为是弱边缘,而像素值介于低阈值和高阈值之间的像素被认为是中等边缘。中等边缘只有在其周围8个像素中存在强边缘时才被认为是边缘,否则被认为是非边缘。
5. 对步骤4中得到的二值图像进行边缘连接,得到一个最终的边缘图像。在边缘连接中,将与强边缘相邻的中等边缘也认为是边缘,以此逐步扩展边缘区域,直到所有的边缘都被连接为止。
其中,Image表示输入的图像,ImaAmp表示输出的边缘强度图像,ImaDir表示输出的边缘方向图像,Filter表示滤波算子,Alpha表示NMS中的阈值,NMS表示是否进行非极大值抑制,Low和High分别表示低阈值和高阈值。
如果要等价实现下列代码,应该如何更改def edge_detection(image, type): if type == 'roberts': roberts_x = np.array([[-1, 0], [0, 1]]) roberts_y = np.array([[0, -1], [1, 0]]) # roberts 算子计算x和y方向的梯度 gradient_x_roberts = cv2.filter2D(image, -1, roberts_x) gradient_y_roberts = cv2.filter2D(image, -1, roberts_y) edges_roberts = cv2.add(np.abs(gradient_x_roberts), np.abs(gradient_y_roberts)) edges_roberts = np.uint8(edges_roberts) return edges_roberts elif type == 'prewitt': prewitt_x = np.array([[-1, 0, 1], [-1, 0, 1], [-1, 0, 1]]) prewitt_y = np.array([[-1, -1, -1], [0, 0, 0], [1, 1, 1]]) # prewitt 算子计算x和y方向的梯度 gradient_x_prewitt = cv2.filter2D(image, -1, prewitt_x) gradient_y_prewitt = cv2.filter2D(image, -1, prewitt_y) edges_prewitt = cv2.add(np.abs(gradient_x_prewitt), np.abs(gradient_y_prewitt)) edges_prewitt = np.uint8(edges_prewitt) return edges_prewitt elif type == 'sobel': # Sobel算子 sobel_x = np.array([[-1, 0, 1], [-2, 0, 2], [-1, 0, 1]]) sobel_y = np.array([[-1, -2, -1], [0, 0, 0], [1, 2, 1]]) # Sobel 算子计算x和y方向的梯度 gradient_x_sobel = cv2.filter2D(image, -1, sobel_x) gradient_y_sobel = cv2.filter2D(image, -1, sobel_y) edges_sobel = cv2.add(np.abs(gradient_x_sobel), np.abs(gradient_y_sobel)) edges_sobel = np.uint8(edges_sobel) return edges_sobel elif type == 'canny': edges = cv2.Canny(image, threshold1=50, threshold2=100) return edges else: raise NotImplementedError
为了实现等价功能,可以使用下列代码:
```python
def edge_detection(image, type):
if type == 'roberts':
roberts_x = np.array([[-1, 0], [0, 1]])
roberts_y = np.array([[0, -1], [1, 0]])
gradient_x_roberts = conv2d(image, roberts_x)
gradient_y_roberts = conv2d(image, roberts_y)
edges_roberts = np.abs(gradient_x_roberts) + np.abs(gradient_y_roberts)
edges_roberts = np.uint8(edges_roberts)
return edges_roberts
elif type == 'prewitt':
prewitt_x = np.array([[-1, 0, 1], [-1, 0, 1], [-1, 0, 1]])
prewitt_y = np.array([[-1, -1, -1], [0, 0, 0], [1, 1, 1]])
gradient_x_prewitt = conv2d(image, prewitt_x)
gradient_y_prewitt = conv2d(image, prewitt_y)
edges_prewitt = np.abs(gradient_x_prewitt) + np.abs(gradient_y_prewitt)
edges_prewitt = np.uint8(edges_prewitt)
return edges_prewitt
elif type == 'sobel':
sobel_x = np.array([[-1, 0, 1], [-2, 0, 2], [-1, 0, 1]])
sobel_y = np.array([[-1, -2, -1], [0, 0, 0], [1, 2, 1]])
gradient_x_sobel = conv2d(image, sobel_x)
gradient_y_sobel = conv2d(image, sobel_y)
edges_sobel = np.abs(gradient_x_sobel) + np.abs(gradient_y_sobel)
edges_sobel = np.uint8(edges_sobel)
return edges_sobel
elif type == 'canny':
edges = cv2.Canny(image, threshold1=50, threshold2=100)
return edges
else:
raise NotImplementedError
```
主要的改动在于使用了自定义的 `conv2d` 函数替换了原来的 `cv2.filter2D` 函数。由于 `cv2.filter2D` 函数的实现方式与 `conv2d` 函数有所不同,因此替换后需要重新计算梯度,并对梯度进行绝对值处理和类型转换。
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