python - 使用 Scipy 进行图像腐蚀和膨胀

Question

我正在尝试使用 scipy 对图像进行腐蚀和膨胀。使用 scipy -> 似乎很简单binary_erosion / dialation。但是，输出完全不是预期的。

这是我的基本代码：

import scipy
from scipy import ndimage
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import Image

#im = Image.open('flower.png')
im = ndimage.imread('flower.png')
im = ndimage.binary_erosion(im).astype(np.float32)
scipy.misc.imsave('erosion.png', im)


im2 = Image.open('flower.png')
im2 = ndimage.binary_dilation(im2)
scipy.misc.imsave('dilation.png', im2)

这是输出：

膨胀的输出只是原始“flower.png”的完全白色图像

我相信我必须指定一个更好的内核或掩码，但我不确定为什么我得到一个绿色输出来表示腐蚀，而完全白色输出表示膨胀。

Answer 1

我使用的是二元腐蚀而不是灰色腐蚀数组。我使用flatten=true这样的方法将原始图像转换为灰度：

im = scipy.misc.imread('flower.png', flatten=True).astype(np.uint8)

然后调用：

im1 = ndimage.grey_erosion(im, size=(15,15))

得到了一个很好的侵蚀图片，虽然它是灰度的。

Answer 2

您有两个问题：正如@theta 的评论中所指出的，二进制操作期望输入仅包含 0 和 1。第二个问题是ndin ndimage--- 您提供了一个 shape 数组(nx, ny, 3)。最后一个长度为 3 的轴被认为是第三个空间维度，而不是三个颜色通道。