Пробел в реконструкции изображения с использованием геодезической дилатации в пит-маже - PullRequest
Новая
       102

Пробел в реконструкции изображения с использованием геодезической дилатации в пит-маже

0 голосов
/ 04 ноября 2019

Я пытаюсь восстановить изображение в градациях серого, используя библиотеку skimage в python. Я использовал маркерное изображение в качестве изображения в градациях серого и размытое изображение в качестве маскирующего изображения, но мое выходное изображение полностью белое, когда я применил расширение. Также может кто-нибудь сказать мне, как создать структурирующий элемент 4 подключения для использования в восстановленном изображении.

Я предоставил часть кода, которую я написал. Для размывания изображения я использовал структурирующий элемент диска в форме 3 

   from skimage.morphology.greyreconstruct import reconstruction
   import numpy as np
   import cv2
   from skimage.morphology import disk,erosion
   import matplotlib.pyplot as plt
   %matplotlib inline

   element = disk(3)
   eroded = erosion(gray,element)
   reconst= reconstruction(eroded,gray,'dilation')
   cv2.imshow("reconst",reconst)
   cv2.waitKey(0)
   cv2.destroyAllWindows()

Я хочу получить края изображения, но мое восстановленное изображение полностью белое

...