使用Sklearn中的img_to_graph

Question

我有以下代码:

import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from scipy import ndimage
from sklearn.feature_extraction import image
from sklearn.cluster import spectral_clustering
image = cv2.imread("/home/facu/holo.tif",0)
image = image

spectrum = np.fft.fftshift(np.fft.fft2(image))
intensity = 10*np.log(np.abs(spectrum))

mask = intensity.astype(bool)
img = intensity.astype(float)
graph = image.img_to_graph(img, mask=mask)
graph.data = np.exp(-graph.data/graph.data.std())
labels = spectral_clustering(graph, k=2, mode = 'arpack')
label_img = -np.ones(mask.shape)
label_im[mask] = labels

所以我试图使用"光谱聚类"函数，但我得到这个错误:

AttributeError:"numpy。Ndarray ' object '没有属性'img_to_graph'

我怎样才能把我的"强度"numpy数组转换成正确的img_to_graph属性?

Answer 1

您正在用image = cv2.imread("/home/facu/holo.tif",0)覆盖导入的image = sklearn.feature_extraction.image，因此img_to_graph函数将无法再访问。

解决方案是重命名其中一个，例如使用

raw_img = cv2.imread("/home/facu/holo.tif",0)

并相应地调整其余部分