请各位大佬帮弟弟看看问题在哪 怎么改正 谢啦
代码：from tifffile import imread
from skimage import filters, feature, img_as_ubyte
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from skimage.transform import hough_line, hough_line_peaks
# 使用tifffile库读取TIFF格式的RGB影像
image = imread('F:\\duneline\\dune\\dune.tif')
# 将影像转换为8位无符号整数格式，因为后续的图像处理函数需要这种格式
image = img_as_ubyte(image)
# 使用Sobel边缘检测
edges = filters.sobel(image)
# 使用Hough变换找出可能的直线
tested_angles = np.linspace(-np.pi / 2, np.pi / 2, 360)
h, theta, d = hough_line(edges, theta=tested_angles)
# 在原图上画出沙丘脊线
fig, ax = plt.subplots()
ax.imshow(image, cmap=plt.cm.gray)
for _, angle, dist in zip(*hough_line_peaks(h, theta, d)):
y0 = (dist - 0 * np.cos(angle)) / np.sin(angle)
y1 = (dist - image.shape * np.cos(angle)) / np.sin(angle)
ax.plot((0, image.shape), (y0, y1), '-r')
plt.show()
报错：
Traceback (most recent call last):
File "F:/duneline/duneline.py", line 29, in <module>
h, theta, d = hough_line(edges, theta=tested_angles)
File "C:\安装软件\Python\lib\site-packages\skimage\transform\hough_transform.py", line 218, in hough_line
raise ValueError('The input image `image` must be 2D.')
ValueError: The input image `image` must be 2D. 问题出在图像处理函数hough_line()中，报错信息显示输入的图像必须是2D的，而你的图像是RGB格式的，所以需要将图像转换为灰度图像。可以使用skimage库中的rgb2gray()函数将RGB图像转换为灰度图像。
修改后的代码如下：
from tifffile import imread
from skimage import filters, feature, img_as_ubyte, color
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from skimage.transform import hough_line, hough_line_peaks
# 使用tifffile库读取TIFF格式的RGB影像
image = imread('F:\\duneline\\dune\\dune.tif')
# 将影像转换为灰度图像
gray_image = color.rgb2gray(image)
# 将灰度图像转换为8位无符号整数格式，因为后续的图像处理函数需要这种格式
gray_image = img_as_ubyte(gray_image)
# 使用Sobel边缘检测
edges = filters.sobel(gray_image)
# 使用Hough变换找出可能的直线
tested_angles = np.linspace(-np.pi / 2, np.pi / 2, 360)
h, theta, d = hough_line(edges, theta=tested_angles)
# 在原图上画出沙丘脊线
fig, ax = plt.subplots()
ax.imshow(image, cmap=plt.cm.gray)
for _, angle, dist in zip(*hough_line_peaks(h, theta, d)):
y0 = (dist - 0 * np.cos(angle)) / np.sin(angle)
y1 = (dist - image.shape * np.cos(angle)) / np.sin(angle)
ax.plot((0, image.shape), (y0, y1), '-r')
plt.show()
通过将RGB图像转换为灰度图像，即可解决报错问题。 从错误信息来看，报错的原因是输入图像 image 必须是二维的，而你的代码中读取的是RGB格式的影像，是三维的。
解决这个问题的方法是将 RGB 彩色影像转换为灰度影像，然后进行后续的图像处理操作。
修改后的代码如下所示：
from tifffile import imread
from skimage import filters, img_as_ubyte
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from skimage.transform import hough_line, hough_line_peaks
# 使用tifffile库读取TIFF格式的RGB影像
image = imread('F:\\duneline\\dune\\dune.tif')
# 将RGB影像转换为灰度图像
image_gray = img_as_ubyte(image[:,:,0])# 取红色通道作为灰度图像
# 使用Sobel边缘检测
edges = filters.sobel(image_gray)
# 使用Hough变换找出可能的直线
tested_angles = np.linspace(-np.pi / 2, np.pi / 2, 360)
h, theta, d = hough_line(edges, theta=tested_angles)
# 在原图上画出沙丘脊线
fig, ax = plt.subplots()
ax.imshow(image, cmap=plt.cm.gray)
for _, angle, dist in zip(*hough_line_peaks(h, theta, d)):
y0 = (dist - 0 * np.cos(angle)) / np.sin(angle)
y1 = (dist - image.shape * np.cos(angle)) / np.sin(angle)
ax.plot((0, image.shape), (y0, y1), '-r')
plt.show()
这样应该能够解决报错问题。我们将 RGB 彩色影像转换为灰度图像，并使用灰度图像进行后续的处理。希望能帮到你！如果还有其他问题，请随时提问。
如果问题已经解决，请设置最佳答案 本帖最后由 学习编程中的Ben 于 2023-8-4 16:03 编辑
错误提示显示 ValueError: The input image 'image' must be 2D.，即输入的图像必须是二维的。这个错误很可能是因为影像加载后转换为了 RGB 格式，而 Hough 变换函数需要的是灰度图像（即二维图像）。
要解决这个问题，可以将 RGB 彩色图像转换为灰度图像，然后再进行边缘检测和 Hough 变换。下面是修改后的代码：
from tifffile import imread
from skimage import filters, feature, img_as_ubyte, color
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from skimage.transform import hough_line, hough_line_peaks
# 使用tifffile库读取TIFF格式的RGB影像
image = imread('F:\\duneline\\dune\\dune.tif')
# 将影像转换为灰度图像
gray_image = color.rgb2gray(image)
# 将灰度图像转换为8位无符号整数格式，因为后续的图像处理函数需要这种格式
edges = filters.sobel(img_as_ubyte(gray_image))
# 使用Hough变换找出可能的直线
tested_angles = np.linspace(-np.pi / 2, np.pi / 2, 360)
h, theta, d = hough_line(edges, theta=tested_angles)
# 在原图上画出沙丘脊线
fig, ax = plt.subplots()
ax.imshow(image, cmap=plt.cm.gray)
for _, angle, dist in zip(*hough_line_peaks(h, theta, d)):
y0 = (dist - 0 * np.cos(angle)) / np.sin(angle)
y1 = (dist - image.shape * np.cos(angle)) / np.sin(angle)
ax.plot((0, image.shape), (y0, y1), '-r')
plt.show()
修改的部分是将图像转换为灰度图像 gray_image = color.rgb2gray(image)，然后使用灰度图像进行边缘检测和 Hough 变换。执行以上修改后的代码，应该可以解决报错问题并正确运行。
如果回答对你有帮助，请给我一个最佳答案！{:10_254:}{:10_254:}{:10_254:}
没问题，我会用中文解释给您听。
您遇到的问题是因为在进行霍夫直线变换之前，`edges` 图像不是二维的。问题出在 `edges` 这个图像，它是由 Sobel 边缘检测生成的，通常是一个二维的梯度幅值图像（也称为边缘图）。
在 scikit-image 中，霍夫直线变换需要一个二值化的二维图像，其中边缘被表示为白色像素（值为255），背景为黑色像素（值为0）。然而，Sobel 滤波生成的是一个灰度图像，其中像素值表示梯度幅值。
要解决这个问题，您需要在应用霍夫直线变换之前对梯度幅值图像进行阈值化，将其转换为二值图像。以下是您可以修改代码的方式：
from tifffile import imread
from skimage import filters, feature, img_as_ubyte, color
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from skimage.transform import hough_line, hough_line_peaks
# 使用tifffile库读取TIFF格式的RGB影像
image = imread('F:\\duneline\\dune\\dune.tif')
# 将影像转换为8位无符号整数格式，因为后续的图像处理函数需要这种格式
image = img_as_ubyte(image)
# 转换为灰度图像
gray_image = color.rgb2gray(image)
# 使用Sobel边缘检测
edges = filters.sobel(gray_image)
# 设置阈值将梯度幅值图像转换为二进制图像
threshold = 0.1# 您可能需要根据您的具体图像调整此阈值
binary_edges = edges > threshold
# 使用Hough变换找出可能的直线
tested_angles = np.linspace(-np.pi / 2, np.pi / 2, 360)
h, theta, d = hough_line(binary_edges, theta=tested_angles)
# 在原图上画出沙丘脊线
fig, ax = plt.subplots()
ax.imshow(image, cmap=plt.cm.gray)
for _, angle, dist in zip(*hough_line_peaks(h, theta, d)):
y0 = (dist - 0 * np.cos(angle)) / np.sin(angle)
y1 = (dist - image.shape * np.cos(angle)) / np.sin(angle)
ax.plot((0, image.shape), (y0, y1), '-r')
plt.show()
通过将图像转换为灰度图像并进行阈值化，您将得到一个二值图像，可以作为输入传递给霍夫直线变换，而不会出现二维输入错误。根据需要调整阈值，以获得最佳边缘检测结果。
给我个最佳答案吧，求求你了，我这个月还没有业绩，要垫底那！！！
学习编程中的Ben 发表于 2023-8-4 15:52
错误提示显示 ValueError: The input image 'image' must be 2D.，即输入的图像必须是二维的。这个错误很可 ...
F:\duneline\myplot.png
请教下大佬为什么 输出的结果看着不对 学习编程中的Ben 发表于 2023-8-4 15:52
错误提示显示 ValueError: The input image 'image' must be 2D.，即输入的图像必须是二维的。这个错误很可 ...
请教大佬，为什么最后plt.show()的输出图片不对 isdkz 发表于 2023-8-4 15:52
问题出在图像处理函数hough_line()中，报错信息显示输入的图像必须是2D的，而你的图像是RGB格式的，所以需 ...
请教下大佬为啥输出结果 明显不对 编程追风梦 发表于 2023-8-4 15:56
没问题，我会用中文解释给您听。
您遇到的问题是因为在进行霍夫直线变换之前，`edges` 图像不是二维的。 ...
可以运行，但是结果图明显不对，这是为什么大佬 输出结果看起来不正确的原因可能有以下几个方面：
影像读取问题：请确认dune.tif文件路径是否正确，并且确保该文件是可用的 TIFF 格式影像文件。
灰度图像转换问题：使用color.rgb2gray()函数将彩色图像转换为灰度图像时，确保转换后的图像灰度值在正确的范围内（0-255）。
边缘检测参数问题：filters.sobel()函数可以根据实际情况调整参数以获得更好的边缘检测效果。你可以尝试调整参数或尝试其他边缘检测算法。
Hough 变换参数问题：hough_line()函数的输入参数也可能影响到输出结果。你可以尝试调整 tested_angles 参数的范围，或者尝试其他 Hough 变换方法。
绘图问题：绘制沙丘脊线时，确保坐标轴和直线的绘制逻辑是正确的。你可以尝试在绘制直线前打印相关参数（如angle和dist）来检查其值是否正确。
如果你能提供更多关于输入数据和预期结果的信息，我将能够更具体地帮助你解决问题。 给个最佳答案呗!求你了!!!{:10_254:} 学习编程中的Ben 发表于 2023-8-4 16:02
输出结果看起来不正确的原因可能有以下几个方面：
影像读取问题：请确认dune.tif文件路径是否正确，并且 ...
这个怎么没办法把结果图片发送给您，如果能让你看结果图就好了 Justheartyoung 发表于 2023-8-4 16:00
可以运行，但是结果图明显不对，这是为什么大佬
可以在发帖子的时候点击图片-->上传图片，记得用电脑哦~
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