用Scipy进行图像侵蚀和扩张

Question

我正在尝试使用scipy来对图像进行侵蚀和扩张.使用scipy似乎非常简单 - > 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:

扩张的输出只是原始"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面具,但我不确定为什么我得到绿色输出的侵蚀和完全白色输出扩张.

Answer 1

我使用二元侵蚀而不是灰色侵蚀阵列.我用flatten=true这样的方式将原始图像转换为灰度:

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

然后叫:

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

并获得了一张很好的侵蚀图片,虽然它是灰度的.