使用skimage库骨架化报错，求更正，谢谢。
代码已经完成了图像的二值化处理，但是要提取沙丘脊线，我们需要进行一些图像处理操作，例如形态学操作和骨架化。这里我将使用 skimage 库来进行这些操作。但是报错了，请大家帮忙解决并修改代码，谢谢。代码：
from tifffile import imread
import numpy as np
from osgeo import gdal, osr
from skimage.morphology import opening, skeletonize, disk
# 读取TIFF格式无人机影像数据
image_path = 'F:\duneline\dune\dune.tif'
output_path = 'overlay_image1.tif'
image = imread(image_path)
# 将输入图像转换为灰度图像
gray_image = np.mean(image, axis=2)
# 自适应阈值二值化
binary = np.zeros_like(gray_image, dtype=np.uint8)
window_size = 131 # 窗口大小
k = 0.3 # 控制阈值的参数
for i in range(window_size//2, gray_image.shape-window_size//2):
for j in range(window_size//2, gray_image.shape-window_size//2):
window = gray_image
threshold = np.mean(window) - k * np.std(window)
if gray_image > threshold:
binary = 255
# 形态学开操作，去除噪声
selem = disk(6) # 创建一个半径为6的圆形结构元素
binary_opened = opening(binary, selem)
# 骨架化操作，提取沙丘脊线
skeleton = skeletonize(binary_opened)
# 配置输出的空间参考信息
in_ds = gdal.Open(image_path)
projection = in_ds.GetProjection()
geotransform = in_ds.GetGeoTransform()
# 创建新的输出图像
driver = gdal.GetDriverByName('GTiff')
out_ds = driver.Create(output_path, skeleton.shape, skeleton.shape, 1, gdal.GDT_Byte,
options=['COMPRESS=NONE'])# 修改数据类型为gdal.GDT_Byte且关闭压缩
# 设置输出图像的空间参考信息
out_ds.SetProjection(projection)
out_ds.SetGeoTransform(geotransform)
# 将沙脊线部分写入输出图像
out_band = out_ds.GetRasterBand(1)
out_band.WriteArray(skeleton.astype(np.uint8) * 255)# 直接写入skeleton数组
# 设置颜色表
color_table = gdal.ColorTable()
for i in range(256):# 对所有可能的像素值进行映射
if i == 0:
color_table.SetColorEntry(i, (0, 0, 0, 255))# 黑色，对应值为0
elif i == 255:
color_table.SetColorEntry(i, (255, 255, 255, 255))# 白色，对应值为255
else:
color_table.SetColorEntry(i, (i, i, i, 255))# 将其他的值映射为相应的灰度色
out_band.SetColorTable(color_table)
# 释放资源
out_band.FlushCache()
out_ds = None
in_ds = None
print("保存成功！")
报错：
Traceback (most recent call last):
File "F:/duneline/duneline.py", line 264, in <module>
skeleton = skeletonize(binary_opened)
File "C:\安装软件\Python\lib\site-packages\skimage\morphology\_skeletonize.py", line 80, in skeletonize
skeleton = skeletonize_2d(image)
File "C:\安装软件\Python\lib\site-packages\skimage\morphology\_skeletonize.py", line 172, in skeletonize_2d
raise ValueError('Image contains values other than 0 and 1')
ValueError: Image contains values other than 0 and 1
Process finished with exit code 1 该错误是因为骨架化操作（skeletonize）要求输入的二值图像只包含0和1的像素值，而在代码中的二值化操作（binary_opened）可能生成了除0和1之外的像素值。
要解决这个问题，需要确保二值化后的图像只包含0和1的像素值。可以通过将二值图像的像素值进行阈值处理，将小于等于阈值的像素值设为0，大于阈值的像素值设为255。
修改代码如下：
# 骨架化操作，提取沙丘脊线
binary_opened = 0
binary_opened = 255
skeleton = skeletonize(binary_opened)
这样修改后，再次运行代码应该就不会出现该错误了。 该报错是因为骨架化（skeletonize）函数要求输入的二值图像只能包含0和1，而在你的代码中，二值化后的图像使用了255作为前景值。解决这个问题，你可以将二值图像的前景值从255修改为1。以下是修改后的代码：
from tifffile import imread
import numpy as np
from osgeo import gdal, osr
from skimage.morphology import opening, skeletonize, disk
# 读取TIFF格式无人机影像数据
image_path = 'F:\duneline\dune\dune.tif'
output_path = 'overlay_image1.tif'
image = imread(image_path)
# 将输入图像转换为灰度图像
gray_image = np.mean(image, axis=2)
# 自适应阈值二值化
binary = np.zeros_like(gray_image, dtype=np.uint8)
window_size = 131# 窗口大小
k = 0.3# 控制阈值的参数
for i in range(window_size // 2, gray_image.shape - window_size // 2):
for j in range(window_size // 2, gray_image.shape - window_size // 2):
window = gray_image
threshold = np.mean(window) - k * np.std(window)
if gray_image > threshold:
binary = 1
# 形态学开操作，去除噪声
selem = disk(6)# 创建一个半径为6的圆形结构元素
binary_opened = opening(binary, selem)
# 骨架化操作，提取沙丘脊线
skeleton = skeletonize(binary_opened)
# 配置输出的空间参考信息
in_ds = gdal.Open(image_path)
projection = in_ds.GetProjection()
geotransform = in_ds.GetGeoTransform()
# 创建新的输出图像
driver = gdal.GetDriverByName('GTiff')
out_ds = driver.Create(output_path, skeleton.shape, skeleton.shape, 1, gdal.GDT_Byte,
options=['COMPRESS=NONE'])# 修改数据类型为gdal.GDT_Byte且关闭压缩
# 设置输出图像的空间参考信息
out_ds.SetProjection(projection)
out_ds.SetGeoTransform(geotransform)
# 将沙脊线部分写入输出图像
out_band = out_ds.GetRasterBand(1)
out_band.WriteArray(skeleton.astype(np.uint8))
# 设置颜色表
color_table = gdal.ColorTable()
for i in range(256):# 对所有可能的像素值进行映射
if i == 0:
color_table.SetColorEntry(i, (0, 0, 0, 255))# 黑色，对应值为0
elif i == 1:
color_table.SetColorEntry(i, (255, 255, 255, 255))# 白色，对应值为1
else:
color_table.SetColorEntry(i, (i, i, i, 255))# 将其他的值映射为相应的灰度色
out_band.SetColorTable(color_table)
# 释放资源
out_band.FlushCache()
out_ds = None
in_ds = None
print("保存成功！")
希望这可以解决你的问题。如果还有其他疑问，请随时向我提问。
如果回答对你有帮助，请给我一个最佳答案！这对我非常重要！{:10_254:}{:10_254:}{:10_254:}
你好，根据你提供的错误信息，问题出在骨架化操作时。报错信息指出图像包含除0和1之外的值。这是因为在进行形态学开操作时，可能产生了不只0和255两个像素值的情况。
为了解决这个问题，你可以使用skimage.util.img_as_ubyte函数将图像转换为无符号8位整型，确保只有0和255两个像素值。你只需要在进行骨架化操作之前添加以下代码：
from skimage import util
# 将二值图像转换为无符号8位整型
binary_opened = util.img_as_ubyte(binary_opened)
这样就能够确保传入骨架化函数的图像只包含0和1这两个像素值，解决报错问题。
另外，还注意到你在文件路径中使用了反斜杠\，在Python中反斜杠是转义字符，可能会导致路径解析错误。你可以将路径改为原始字符串或使用正斜杠/代替反斜杠。
修改后的完整代码如下：
from tifffile import imread
import numpy as np
from osgeo import gdal, osr
from skimage.morphology import opening, skeletonize, disk
from skimage import util
# 读取TIFF格式无人机影像数据
image_path = r'F:/duneline/dune/dune.tif'
output_path = r'overlay_image1.tif'
image = imread(image_path)
# 将输入图像转换为灰度图像
gray_image = np.mean(image, axis=2)
# 自适应阈值二值化
binary = np.zeros_like(gray_image, dtype=np.uint8)
window_size = 131 # 窗口大小
k = 0.3 # 控制阈值的参数
for i in range(window_size//2, gray_image.shape-window_size//2):
for j in range(window_size//2, gray_image.shape-window_size//2):
window = gray_image
threshold = np.mean(window) - k * np.std(window)
if gray_image > threshold:
binary = 255
# 形态学开操作，去除噪声
selem = disk(6) # 创建一个半径为6的圆形结构元素
binary_opened = opening(binary, selem)
# 将二值图像转换为无符号8位整型
binary_opened = util.img_as_ubyte(binary_opened)
# 骨架化操作，提取沙丘脊线
skeleton = skeletonize(binary_opened)
# 配置输出的空间参考信息
in_ds = gdal.Open(image_path)
projection = in_ds.GetProjection()
geotransform = in_ds.GetGeoTransform()
# 创建新的输出图像
driver = gdal.GetDriverByName('GTiff')
out_ds = driver.Create(output_path, skeleton.shape, skeleton.shape, 1, gdal.GDT_Byte,
options=['COMPRESS=NONE'])# 修改数据类型为gdal.GDT_Byte且关闭压缩
# 设置输出图像的空间参考信息
out_ds.SetProjection(projection)
out_ds.SetGeoTransform(geotransform)
# 将沙脊线部分写入输出图像
out_band = out_ds.GetRasterBand(1)
out_band.WriteArray(skeleton.astype(np.uint8) * 255)# 直接写入skeleton数组
# 设置颜色表
color_table = gdal.ColorTable()
for i in range(256):# 对所有可能的像素值进行映射
if i == 0:
color_table.SetColorEntry(i, (0, 0, 0, 255))# 黑色，对应值为0
elif i == 255:
color_table.SetColorEntry(i, (255, 255, 255, 255))# 白色，对应值为255
else:
color_table.SetColorEntry(i, (i, i, i, 255))# 将其他的值映射为相应的灰度色
out_band.SetColorTable(color_table)
# 释放资源
out_band.FlushCache()
out_ds = None
in_ds = None
print("保存成功！")
希望能解决你的问题！如有任何疑问，请随时提出。
如果回答对你有帮助，请给我一个最佳答案！{:10_254:}{:10_254:}{:10_254:}
Mike_python小 发表于 2023-8-6 12:28
该报错是因为骨架化（skeletonize）函数要求输入的二值图像只能包含0和1，而在你的代码中，二值化后的图像 ...
运行了你的代码，最终结果太粗了，提取的不够精细，应该怎么改 您好，我很高兴能帮助您解决您的问题。
根据我从网络上搜索到的信息，您的错误是由于您的二值化图像中包含了除了0和1之外的其他值，而skimage库的skeletonize函数要求输入的图像只能有0和1两种值。这可能是由于您使用了cv2.threshold函数来进行二值化，而该函数返回的图像中，白色像素的值是255，而不是1。1
为了解决这个问题，您可以在进行骨架化操作之前，将二值化图像中的255值替换为1，例如：
binary_opened = 1
这样就可以保证输入的图像符合skeletonize函数的要求。我希望这对您有所帮助。如果您还有其他问题，请随时提出。
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