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我正在尝试读取 4 波段（红色、绿色、蓝色、近红外）geotiff（示例数据）并使用Python 中的模块执行快速移动分割。scikit-image

我创建了以下脚本（基于scikit 示例）：

from __future__ import print_function
from osgeo import gdal
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

from skimage.segmentation import felzenszwalb, slic, quickshift
from skimage.segmentation import mark_boundaries
from skimage.util import img_as_float

image = r'C:\path\to\my\geotiff.tif'
img = io.imread(image, as_grey=False, plugin="gdal")
segments_quick = quickshift(img, kernel_size=3, max_dist=6, ratio=0.5)

我收到以下错误：

ValueError: the input array must be have a shape == (.., ..,[ ..,] 3)), got (4, 436, 553)

我很确定 numpy 数组需要以某种方式重塑。如何正确地将多波段 geotiff 读入 numpy 数组并执行图像分割？

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2 回答 2

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我相信你的问题是quickshift()认为你的形象是rgb。我从您提供的链接中下载了一个随机图像并将其读入 skimage。

img = io.imread('./m_4111722_ne_11_1_20100704.tif')

我将它的大小调整为 128x128x4（以便于计算）

img = transform.resize(img, (128, 128, 4))

然后跑quickshift()

segments = quickshift(img, kernel_size=3, max_dist=6, ratio=0.5)

并得到同样的错误。 

ValueError: the input array must be have a shape == (.., ..,[ ..,] 3)), got (128, 128, 4)

它说在堆栈跟踪中更高

skimage/segmentation/_quickshift.pyx inskimage.segmentation._quickshift.\
quickshift (skimage/segmentation/_quickshift.c:1710)()

/****/****/anaconda/lib/python2.7/site-packages/skimage/color/colorconv.pyc in rgb2lab(rgb)
    901     This function uses rgb2xyz and xyz2lab.
    902     """
--> 903     return xyz2lab(rgb2xyz(rgb))

所以你可以看到_quickshift.pyx正在尝试转换rgb --> xyz然后xyz --> lab. 所以它假设你的形象是rgb. skimage文档显示quickshift()它有一个convert2lab默认为True.

convert2lab : bool，可选（默认为 True）在分割之前是否应将输入转换为 Lab 颜色空间。为此，假设输入为 RGB。

如果我重新运行您的函数并将该标志设置为False

segments = quickshift(img, kernel_size=3, convert2lab=False, max_dist=6, ratio=0.5)

它运行。

plt.imshow(segments);

在此处输入图像描述

编辑：

顺便说一句，我注意到您的图像形状(4, 436, 553)也是有问题的。 skimage期望颜色通道是最后一个。这可以通过

img = img.transpose(1, 2, 0)
于 2015-06-27T18:53:38.937 回答
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链接页面中示例中的 2 条关键行，

from skimage.util import img_as_float
img = img_as_float(image[::2, ::2])

也就是说，你是对的。您确实需要将图像转换为另一种格式。使用 img_as_float() 转换它。

于 2015-06-24T21:19:35.230 回答