threshold_local returns 与 scikit-image 中的 threshold_adaptive 不同的结果

Question

我正在从文档中复制此 example：

import matplotlib.pyplot as plt

from skimage import data
from skimage.filters import threshold_otsu, threshold_adaptive


image = data.page()

global_thresh = threshold_otsu(image)
binary_global = image > global_thresh

block_size = 35
binary_adaptive = threshold_adaptive(image, block_size, offset=10)

fig, axes = plt.subplots(nrows=3, figsize=(7, 8))
ax0, ax1, ax2 = axes
plt.gray()

ax0.imshow(image)
ax0.set_title('Image')

ax1.imshow(binary_global)
ax1.set_title('Global thresholding')

ax2.imshow(binary_adaptive)
ax2.set_title('Adaptive thresholding')

for ax in axes:
    ax.axis('off')

plt.show()

有threshold_adaptive，但它引发警告：

"UserWarning: The return value of threshold_local is a threshold image, while threshold_adaptive returned the thresholded image"

但是当我使用threshold_adaptive时，结果是不同的：

Answer 1

如果我们查看 documentation for threshold_adaptive，我们会发现它已被弃用，取而代之的是新功能 threshold_local。不幸的是，那个似乎没有记录。

我们仍然可以查看 older documentation 以找出 threshold_adaptive 的作用：它应用自适应阈值，产生二进制输出图像。

相比之下，未记录的 threshold_local 不是 return 二进制图像，正如您所发现的那样。 Here is an example 使用方法：

block_size = 35
adaptive_thresh = threshold_local(image, block_size, offset=10)
binary_adaptive = image > adaptive_thresh

发生了什么事？

该函数为每个像素计算一个阈值。但它不是直接应用该阈值，而是 return 包含所有这些阈值的图像。将原始图像与阈值图像进行比较是应用阈值的方式，产生二值图像。

threshold_local returns 与 scikit-image 中的 threshold_adaptive 不同的结果

threshold_local returns a different result than threshold_adaptive in scikit-image

python

image-processing

threshold

scikit-image