PIL 是否适用于 skimage？

Question

为什么会这样：

from skimage import feature, io
from PIL import Image

edges = feature.canny(blimage)
io.imshow(edges)
io.show()

我得到了我想要的，即全边图像。但是当我这样做时：

edges = feature.canny(blimage)
edges = Image.fromarray(edges)
edges.show()

我得到了一堆乱七八糟的随机点、线和其他东西，它们比图像更像杰克逊·波洛克的画作？怎么了，我该如何解决才能通过这两种方法获得我想要的东西？

如需完整代码，请访问我的 Github 此处：

Answer 1

让我们看看skimage.feature.canny生成了什么样的图像：

edges = feature.canny(blimage)

>>> print(edges.dtype)
bool

这是一个布尔图像，True 代表白色，False 代表黑色。 PIL 正确识别数据类型并尝试将其映射到它自己的 1 位模式，即 "1"（参见 PIL docs about it）。虽然这看起来很糟糕，但它似乎没有正确获得字节宽度或类似的东西。

有一个 issue about it，他们似乎已经修复了 PIL 到 NumPy 的转换，但显然反过来仍然是错误的。

无论如何，长话短说，将二进制图像从 NumPy 成功转换为 PIL 的最佳方法是将其转换为灰度：

edges_pil = Image.fromarray((edges * 255).astype(np.uint8))

>>> print edges_pil.mode
L

如果您确实需要 1 位图像，您可以在之后使用

进行转换

edges_pil = edges_pil.convert('1')

Does PIL work with skimage?