为什么 Sobel 过滤 return 黑色方块？

Question

我正在尝试使用 skimage 中的 sobel 和 prewitt 过滤器进行边缘检测以比较结果，但对于两者我都只得到黑色方块！

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 function uses np.float64 for calculations, and thus converts your image appropriately to the range 0.0 ... 1.0. Following, your result b is also of type np.float64 with values in the same range. When now converting to some Pillow Image object, its mode设置为F，用于32位浮点像素 .

现在，documentation on Image.show 告诉我们，例如：

On Windows, the image is opened with the standard PNG display utility.

目前还不清楚图像实际以哪种文件格式（？）显示。看起来，它是 PNG，至少根据临时文件名。但是，例如，将模式 F 的某些 Image 对象保存为 PNG 或 JPG 是行不通的！因此，看来必须以某种方式转换图像才能使其可显示。第一个猜测是，一些常规的 8 位图像被选为默认值，因为您得到几乎全黑的图像，表明值 0 和可能 1 被视为“非常暗”。而且，事实上，当使用像

这样的东西时

b=Image.fromarray(b * 255)

Windows 图像预览在使用 b.show() 时显示正确的图像。

因此，这将是显示的解决方法。

尽管如此，如果您想保存图像，则不一定需要转换，而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')

为什么 Sobel 过滤 return 黑色方块？

Why does the Sobel filter return a black square?

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