如何修复在我自己的图像上运行本地 Otsu 阈值示例的错误？

如何解决如何修复在我自己的图像上运行本地 Otsu 阈值示例的错误？

我基本上是在尝试预处理图像以获得更好的 OCR 识别。我决定使用 scikit-image（或者我应该使用其他东西）？

我正在按照此处显示的示例进行操作：

https://scikit-image.org/docs/stable/auto_examples/applications/plot_thresholding.html#id4

而且，我已经下载了这个脚本：

https://scikit-image.org/docs/stable/_downloads/939bd4a228ba1525a5e2896c819e2218/plot_thresholding.py

为了用我自己的图像测试它，我已经替换了这一行

img = img_as_ubyte(data.page())

这样：

from skimage import io

img = img_as_ubyte(io.imread('test.jpg'))

但是，我收到此错误：

File "/Users/janine/Downloads/test.py",line 207,in <module>
  local_otsu = rank.otsu(img,selem)
File "/usr/local/lib/python3.9/site-packages/skimage/filters/rank/generic.py",line 1399,in otsu
  return _apply_scalar_per_pixel_3D(generic_cy._otsu_3D,image,File "/usr/local/lib/python3.9/site-packages/skimage/filters/rank/generic.py",line 278,in _apply_scalar_per_pixel_3D
  image,selem,out,mask,n_bins = _handle_input_3D(image,line 199,in _handle_input_3D
  raise ValueError('Image dimensions and neighborhood dimensions'
    ValueError: Image dimensions and neighborhood dimensionsdo not match

我尝试了多个图像，所以问题不是图像。

解决方法

检查 data.page()，我们注意到该图像是单通道（即灰度）图像。在后面的链接示例中，您可以像这样设置结构元素 selem：

selem = disk(radius)

请注意，skimage.morphology.disk 是一个“2D 结构元素”，只能用于“2D 图像”，即灰度图像。

很可能，您的 test.jpg 现在是三通道（即彩色）图像，因此是“3D 图像”。将 disk 等“2D 结构元素”与“3D 图像”结合使用时，会出现给定的错误。

现在，您有两个选择：

1. 只需在 skimage.io.imread 中设置 as_gray=True，即可将输入的彩色图像转换为某种灰度图像。然后，您可以按原样使用其余代码。
2. 使用一些“3D 结构元素”，例如 skimage.morphology.ball，它相当于 disk 的 3D，按原样使用您的输入图像。

这里有一些最小的代码供参考：

from matplotlib import pyplot as plt
from skimage.filters import rank
from skimage.io import imread
from skimage.morphology import ball,disk
from skimage.util import img_as_ubyte

# Option #1: 2D image (e.g. grayscale input image),and 2D structuring element
img = img_as_ubyte(imread('path/to/your/image.png',as_gray=True))
radius = 15
selem = disk(radius)
local_otsu = rank.otsu(img,selem)
plt.figure(1)
plt.imshow(local_otsu,vmin=0,vmax=255,cmap='gray')

# Option #2: 3D image (original input image),and 3D structuring element
img = img_as_ubyte(imread('path/to/your/image.png'))
radius = 15
selem = ball(radius)
local_otsu = rank.otsu(img,selem)
plt.figure(2)
plt.imshow(local_otsu,vmax=255)

plt.show()

而且，两个结果输出：

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System information
----------------------------------------
Platform:      Windows-10-10.0.19041-SP0
Python:        3.9.1
PyCharm:       2021.1.1
Matplotlib:    3.4.1
scikit-image:  0.18.1
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