Python 使用numpy将图像分割成通道

我想分离图像的通道。然后，我想对每一个应用Otsu阈值，最后，将它们合并在一起。但是，在代码的第4行中，它给出了以下错误：

File "C:/Users/Berke/PycharmProjects/goruntu/main.py", line 28, in <module>
    image_channels = np.split(np.asarray(gradient_image), 3, axis=2)
File "C:\Users\Berke\PycharmProjects\goruntu\venv\lib\site-packages\numpy\lib\shape_base.py", line 846, in split
    N = ary.shape[axis]
IndexError: tuple index out of range

---

为什么不更简单一点呢？

import numpy as np
import cv2

original_image = cv2.imread(path) #expect [X,Y,3] shape
#or
original_image = np.asarray(gradient_image)

otsu_image = np.zeros(shape=original_image.shape)
for channel in range(3):
    _,otsu_image[:,:,channel]= cv2.threshold(original_image[:,:channel],0,255,cv2.THRESH_OTSU | cv2.THRESH_BINARY)

---

通过此

[：，：，channel]

索引选择，您基本上可以访问特定频道的图像层，而无需对图像执行任何特殊操作。当然，您可以将阈值图像指定给该层，因为一个通道层与灰度图像具有相同的尺寸

为什么不更简单呢？

import numpy as np
import cv2

original_image = cv2.imread(path) #expect [X,Y,3] shape
#or
original_image = np.asarray(gradient_image)

otsu_image = np.zeros(shape=original_image.shape)
for channel in range(3):
    _,otsu_image[:,:,channel]= cv2.threshold(original_image[:,:channel],0,255,cv2.THRESH_OTSU | cv2.THRESH_BINARY)

---

通过此

[：，：，channel]

索引选择，您基本上可以访问特定频道的图像层，而无需对图像执行任何特殊操作。您当然可以将阈值图像指定给该层，因为1通道层与灰度图像的尺寸相同

您的数据矩阵是平方矩阵吗？您的数据矩阵是平方矩阵吗？明白了，而不是分割函数。我可以使用[；，；，索引]表示法。谢谢。@TürkerBerkeYıldırım我注意到你在Stackoverflow上发布的问题没有“接受”任何答案。如果有人回答了你的问题，而你对此感到满意，那么这个网站就可以运行，提问者会接受答案以供进一步参考。我感到满意，并给出+1。我怎么才能“接受”答案？@TürkerBerkeYıldırım谢谢，但你所做的是“向上投票”，你需要选择刚好低于投票数的“检查”符号。也许当你有时间的时候，接受你的其他问题会很好，但当然只有当他们的答案让你满意的时候：）哦，我明白了。我在想，主持人给出了正确答案的检查按钮：（明白了，而不是分割函数。我可以使用[；，；，索引]注释。谢谢。@TürkerBerkeYıldırım我注意到你没有“接受”你在Stackoverflow上发布的任何问题的答案。如果有人回答了你的问题，你感到满意，这个网站就工作了，提问者接受答案以供进一步参考。我感到满意，并给出+1。我如何“接受”回答？@TürkerBerkeYıldırım谢谢，但你所做的是“向上投票”，你需要选择刚好低于票数的“检查”符号。也许你有时间接受你的其他问题会很好，但当然前提是他们的答案让你满意：）哦，我明白了。我在想，主持人给出了正确答案的检查按钮：(