Невозможно обработать изображение, преобразованное в OpenCV, с помощью scikit-image

Я хочу скелетировать изображение, используя модуль scikit-image для скелетирования. Это изображение предварительно обработано библиотекой OpenCV. Получив изображение «Feb_16-0.jpg», я конвертирую его в оттенки серого, выполняю морфологическое преобразование при открытии изображения, затем применяю размытие по Гауссу и адаптивное пороговое значение с помощью OpenCV и Python:

import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
from skimage.morphology import skeletonize
from skimage.viewer import ImageViewer
img = cv2.imread('Feb_16-0.jpg',0)
kernel = np.ones((1,1),np.uint8)
opening = cv2.morphologyEx(img, cv2.MORPH_OPEN, kernel)
blur = cv2.GaussianBlur(opening,(1,1),0)
ret3,th4 = cv2.threshold(blur,0,255,cv2.THRESH_BINARY+cv2.THRESH_OTSU)

Теперь я хочу скелетонизировать изображение, используя scikit-image skimage.morphology.skeletonize. Я попытался написать код для выполнения эрозии и расширения, чтобы вручную скелетировать изображение с помощью OpenCV и Python. Но это оказалось очень неэффективной обработкой, поэтому я решил переключиться на библиотеку scikit-image. Однако, когда я передаю массив numpy, предварительно обработанный OpenCV, в модуль scikit-image, используя код:

skel = skeletonize(th4)

и попробуйте просмотреть результаты того же, я получаю ошибку:

Image contains values other than 0 and 1

Я не могу интерпретировать причину того же самого. Может ли кто-нибудь помочь мне в устранении этой ошибки типа данных?


python opencv image preprocessor scikit-image
person Anindita Bhowmik    schedule 11.07.2016    source источник

Ответы (2)


arrow_upward
0
arrow_downward

Пожалуйста, посмотрите, работает ли приведенный ниже код.

import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
from skimage.morphology import skeletonize
from skimage.viewer import ImageViewer
img = cv2.imread('Feb_16-0.jpg',0)
kernel = np.ones((1,1),np.uint8)
opening = cv2.morphologyEx(img, cv2.MORPH_OPEN, kernel)
blur = cv2.GaussianBlur(opening,(1,1),0)
ret3,th4 = cv2.threshold(blur,0,255,cv2.THRESH_BINARY+cv2.THRESH_OTSU)
th4[th4 == 255] = 1
skel = skeletonize(th4)
viewer = ImageViewer(skel)
viewer.show()
person Community    schedule 11.07.2016

arrow_upward
2
arrow_downward

Входная матрица для skeletonize() должна быть двоичной с элементами 0/1 или True/False. Выход cv2.threshold() двоичный, но со значениями 0/255. Чтобы преобразовать матрицу th4 в форму 0/1, вы можете, например, сделать:

th4[th4 == 255] = 1

person user1337    schedule 11.07.2016
comment
Здравствуйте, я благодарю вас за ваше любезное предложение. Но я получаю аналогичную ошибку на бинаризованном вводе th4 вместо img. th4 — пороговое бинаризованное изображение. - person Anindita Bhowmik; 11.07.2016
comment
Похоже, что cv2.treshold() возвращает массив с 255 белыми и 0 черными. Вы можете преобразовать матрицу th4. я отредактирую свой пост - person user1337; 11.07.2016