Разделение изображения на каналы с помощью NumPy - PullRequest
Новая
       5

Разделение изображения на каналы с помощью NumPy

0 голосов
/ 02 марта 2019

Я хочу разделить каналы моего изображения.Затем я хочу применить Otsu Thresholding к каждому и, наконец, объединить их вместе.Однако в строке 4 моего кода это выдает следующую ошибку: 

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

Вот мой код: 

morph = mypic.copy()
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (1, 1))
myImage = cv2.morphologyEx(morph, cv2.MORPH_GRADIENT, kernel)
myImageChannels = np.split(np.asarray(gradient_image), 3, axis=2)
for channels in range(3):
  _, myImageChannels[channels] = cv2.threshold(myImageChannels[channels],
                                               0,
                                               255,
                                               cv2.THRESH_OTSU | cv2.THRESH_BINARY)

1 Ответ

0 голосов
/ 02 марта 2019

Почему не проще? 

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)

Посредством этого выбора индекса [:,:,channel] вы в основном получаете доступ к слою изображения определенного канала, не делая ничего особенного с изображением.Конечно, вы можете назначить пороговое изображение этому слою, потому что 1 канальный слой имеет то же измерение, что и изображение в градациях серого

...