Python 为什么Sobel过滤器返回黑色正方形？

我试图使用

sobel

和

prewitt

过滤器从

skimage

进行边缘检测，以比较结果，但对于这两种方法，我只得到了黑色方块

这是我的密码：

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()

---

与来自

scikit image

的大多数方法一样，该函数使用

np.float64

进行计算，从而将图像适当地转换为

0.0。。。1.0

。接下来，您的结果

b

也是类型

np.float64

，其值在相同范围内。现在转换到某个枕形

图像

对象时，其设置为

F

，用于32位浮点像素

现在，这个例子告诉我们：

在Windows上，使用标准PNG显示实用程序打开图像

目前尚不清楚图像实际显示的文件格式（？）。看起来，至少根据临时文件名，它是PNG。但是，例如，使用模式

F

将一些

图像

对象保存为PNG或JPG不起作用！因此，看起来，图像必须以某种方式转换以使其可显示。第一个猜测是，一些常规的8位图像被选为默认图像，因为您得到的图像几乎全是黑色的，这表明值

0

和可能

1

被视为“非常暗”。事实上，当使用

b=Image.fromarray（b*255）

使用

b.show（）

时，Windows图像预览将显示正确的图像

因此，这将是显示的一个解决方法

然而，如果您想保存图像，则不必进行转换，只需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、 保存（'b.tiff'）

与来自

scikit image

的大多数方法一样，该函数使用

np.float64

进行计算，从而将图像适当地转换为

0.0。。。1.0

。接下来，您的结果

b

也是类型

np.float64

，其值在相同范围内。现在转换到某个枕形

图像

对象时，其设置为

F

，用于32位浮点像素

现在，这个例子告诉我们：

在Windows上，使用标准PNG显示实用程序打开图像

目前尚不清楚图像实际显示的文件格式（？）。看起来，至少根据临时文件名，它是PNG。但是，例如，使用模式

F

将一些

图像

对象保存为PNG或JPG不起作用！因此，看起来，图像必须以某种方式转换以使其可显示。第一个猜测是，一些常规的8位图像被选为默认图像，因为您得到的图像几乎全是黑色的，这表明值

0

和可能

1

被视为“非常暗”。事实上，当使用

b=Image.fromarray（b*255）

使用

b.show（）

时，Windows图像预览将显示正确的图像

因此，这将是显示的一个解决方法

然而，如果您想保存图像，则不必进行转换，只需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、 保存（'b.tiff'）