边缘检测报错，请帮忙说明原因，或重新修改代码，谢谢。
请大家帮忙写出正确的代码，谢谢代码：
from tifffile import imread
import numpy as np
from osgeo import gdal, osr
import cv2
# 读取TIFF格式无人机影像数据
image_path = 'F:\duneline\dune\dune.tif'
output_path = 'overlay_image.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 = 7 # 窗口大小
k = 0.1 # 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
# 使用Canny边缘检测
edges = cv2.Canny(gray_image, 30, 100)
# 对边缘图像应用形态学操作
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (3,3))
dilated_edges = cv2.dilate(edges, kernel, iterations=1)
closing = cv2.morphologyEx(dilated_edges, cv2.MORPH_CLOSE, kernel, iterations=3)
# 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, image.shape, image.shape, 1, gdal.GDT_Byte,options=['COMPRESS=NONE'])# 修改数据类型为gdal.GDT_Byte
# 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(closing)# 修改为正确的数据类型
# 设置颜色表
color_table = gdal.ColorTable()
color_table.SetColorEntry(0, (0, 0, 0, 0))# 黑色，对应值为0
color_table.SetColorEntry(255, (255, 255, 255, 255))# 白色，对应值为255
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 253, in <module>
edges = cv2.Canny(gray_image, 30, 100)
cv2.error: OpenCV(3.4.10) C:\projects\opencv-python\opencv\modules\imgproc\src\canny.cpp:829: error: (-215:Assertion failed) _src.depth() == CV_8U in function 'cv::Canny'
Process finished with exit code 1 错误提示中指出了问题所在：在调用cv2.Canny函数时，输入图像的数据类型不符合要求，需要将其转换为CV_8U类型。
可以将以下代码段：
# 将输入图像转换为灰度图像
gray_image = np.mean(image, axis=2)
修改为：
# 将输入图像转换为灰度图像并转换数据类型
gray_image = np.mean(image, axis=2).astype(np.uint8)
这样就会将灰度图像的数据类型转换为np.uint8，符合cv2.Canny函数的要求。
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:}
报错信息显示在调用cv2.Canny函数时出现了错误，具体是因为输入图像的数据类型不正确。cv2.Canny函数要求输入的图像数据类型是CV_8U，即8位无符号整数。而在代码中，gray_image是通过np.mean函数计算得到的，数据类型可能是浮点型。因此，需要将gray_image转换为无符号8位整数类型。可以使用cv2.convertScaleAbs函数将其转换为CV_8U类型。修改代码如下：
# 将输入图像转换为灰度图像
gray_image = np.mean(image, axis=2).astype(np.uint8)
修改后，重新运行代码，应该就不会再报错了。 问题出在将输入图像转换为灰度图像时，没有将数据类型从浮点型转换为无符号8位整型。导致后续的Canny边缘检测函数报错。
以下是修改后的代码：
from tifffile import imread
import numpy as np
from osgeo import gdal, osr
import cv2
# 读取TIFF格式无人机影像数据
image_path = 'F:\duneline\dune\dune.tif'
output_path = 'overlay_image.tif'
image = imread(image_path)
# 将输入图像转换为灰度图像
gray_image = np.mean(image, axis=2).astype(np.uint8)# 转换数据类型为uint8
# 自适应阈值二值化
binary = np.zeros_like(gray_image, dtype=np.uint8)
window_size = 7# 窗口大小
k = 0.1# 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
# 使用Canny边缘检测
edges = cv2.Canny(gray_image, 30, 100)
# 对边缘图像应用形态学操作
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (3, 3))
dilated_edges = cv2.dilate(edges, kernel, iterations=1)
closing = cv2.morphologyEx(dilated_edges, cv2.MORPH_CLOSE, kernel, iterations=3)
# 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, image.shape, image.shape, 1, gdal.GDT_Byte, options=['COMPRESS=NONE'])# 修改数据类型为gdal.GDT_Byte
# 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(closing.astype(np.uint8))# 修改为正确的数据类型
# 设置颜色表
color_table = gdal.ColorTable()
color_table.SetColorEntry(0, (0, 0, 0, 0))# 黑色，对应值为0
color_table.SetColorEntry(255, (255, 255, 255, 255))# 白色，对应值为255
out_band.SetColorTable(color_table)
# 释放资源
out_band.FlushCache()
out_ds = None
in_ds = None
print("保存成功！")
请尝试运行修改后的代码，看是否能够成功执行边缘检测并保存图像。
如果回答对你有帮助，请给我一个最佳答案！{:10_254:}{:10_254:}{:10_254:}
您好，我很高兴能帮助您解决您的问题。
根据您的错误信息，我发现您的问题可能是由于您的输入图像的数据类型不是CV_8U，即8位无符号整数。Canny边缘检测函数要求输入图像的数据类型必须是CV_8U，否则会报错。
为了解决这个问题，您可以在调用Canny函数之前，将灰度图像转换为CV_8U类型，例如：
gray_image = np.mean(image, axis=2).astype(np.uint8) # 添加.astype(np.uint8)
这样就可以避免数据类型不匹配的错误。
希望这能对您有所帮助。如果您还有其他问题，欢迎继续提问。
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