为什么Sobel过滤器返回黑色方块

Question

我正试图使用skimage中的sobel和prewitt滤波器进行边缘检测，以比较结果，但对于这两种滤波器，我只得到黑色方块！

这是我的代码：

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函数使用np.float64进行计算，从而将图像适当地转换为范围0.0 ... 1.0。下面，您的结果b也是具有相同范围内的值的np.float64类型。现在转换为某个PillowImage对象时，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。

图像实际显示的文件格式(？(尚不清楚。看起来，它是PNG，至少根据临时文件名。但是，例如，将一些模式为F的Image对象保存为PNG或JPG是不起作用的！所以，看起来，图像必须以某种方式转换才能显示。第一种猜测是，选择一些常规的8位图像作为默认图像，因为你得到了一个几乎全黑的图像，这表明值0和1被视为"0"；非常黑"；。事实上，当使用这样的东西时

b=Image.fromarray(b * 255)

当使用CCD_ 17时，Windows图像预览显示适当的图像。

因此，这将是显示的一个变通方法。

尽管如此，如果您想保存图像，您不一定需要转换，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')