threshold_local返回的结果与scikit-image中的threshold_adaptive不同

Question

我正在从文档中复制此示例：

import matplotlib.pyplot as plt

from skimage import data
from skimage.filters import threshold_otsu, threshold_adaptive


image = data.page()

global_thresh = threshold_otsu(image)
binary_global = image > global_thresh

block_size = 35
binary_adaptive = threshold_adaptive(image, block_size, offset=10)

fig, axes = plt.subplots(nrows=3, figsize=(7, 8))
ax0, ax1, ax2 = axes
plt.gray()

ax0.imshow(image)
ax0.set_title('Image')

ax1.imshow(binary_global)
ax1.set_title('Global thresholding')

ax2.imshow(binary_adaptive)
ax2.set_title('Adaptive thresholding')

for ax in axes:
    ax.axis('off')

plt.show()

有threshold_adaptive，但是会引发警告：

“用户警告：的返回值为threshold_local阈值图像，而threshold_adaptive返回的是阈值图像”

但是当我使用threshold_adaptive时，结果是不同的：

Answer 1

如果我们查看相关文档threshold_adaptive，就会发现它已被弃用，而使用了新功能threshold_local。不幸的是，那个似乎没有被记录下来。

我们仍然可以查看较早的文档，以了解其threshold_adaptive作用：它应用自适应阈值，生成二进制输出图像。

threshold_local相反，如您所知，未记录的文件不会返回二进制图像。这是一个如何使用它的示例：

block_size = 35
adaptive_thresh = threshold_local(image, block_size, offset=10)
binary_adaptive = image > adaptive_thresh

怎么了？

该函数为每个像素计算阈值。但是，它不会直接应用该阈值，而是返回包含所有这些阈值的图像。将原始图像与阈值图像进行比较是应用阈值的方法，从而生成二进制图像。