帮忙在原代码中改进，要求局部自适应的阈值来确定沙脊线的二值化图像。

Justheartyoung

请在原代码基础上改写：
代码：
from tifffile import imread, imwrite
from skimage import filters, feature, color
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 读取TIFF格式无人机影像数据
image = imread('F:\\duneline\\dune\\dune.tif')
# 转换为灰度图像
gray_image = color.rgb2gray(image)
# 边缘检测，提取沙丘脊线
edges = filters.sobel(gray_image)
# 设置合适的阈值来确定沙脊线的二值化图像
threshold = 0.03
binary = edges > threshold
# 叠加沙脊线在原始影像上
overlay = np.copy(image)
overlay[binary] = [255, 0, 0]  # 将沙脊线部分标记为红色
# 导出结果
imwrite('overlay_image.tif', overlay)

陶远航

以下是在原代码基础上改进以使用局部自适应阈值的示例：

1. from tifffile import imread, imwrite
   
2. from skimage import filters, feature, color
   
3. import matplotlib.pyplot as plt
   
4. import numpy as np
   
5. 
   
6. # 读取TIFF格式无人机影像数据
   
7. image = imread('F:\\duneline\\dune\\dune.tif')
   
8. 
   
9. # 转换为灰度图像
   
10. gray_image = color.rgb2gray(image)
    
11. 
    
12. # 使用局部自适应阈值方法进行二值化
    
13. binary = filters.threshold_local(gray_image, block_size=51, method='gaussian')
    
14. 
    
15. # 提取沙丘脊线
    
16. edges = feature.canny(binary)
    
17. 
    
18. # 叠加沙脊线在原始影像上
    
19. overlay = np.copy(image)
    
20. overlay[edges] = [255, 0, 0]  # 将沙脊线部分标记为红色
    
21. 
    
22. # 导出结果
    
23. imwrite('overlay_image.tif', overlay)
    

复制代码

在改进的代码中，我们使用了filters.threshold_local函数（局部自适应阈值）来根据图像的局部特征确定二值化阈值。 block_size参数指定了用于计算局部阈值的邻域大小。我们选择了method='gaussian'作为局部自适应阈值选择的方法。

然后，我们使用feature.canny函数来提取沙丘脊线的边缘。最后，我们将沙脊线部分标记为红色，并导出结果图像。

请注意，具体的阈值选取和参数设置可能需要根据你的图像特点进行调整。希望这个改进对你有所帮助！如果你有进一步的问题，请随时提问。
如果问题已经解决，请设置最佳答案

isdkz

根据您的要求，我已经对原始代码进行了改进。下面是改进后的代码：

1. from tifffile import imread, imwrite
   
2. from skimage import filters, feature, color
   
3. import matplotlib.pyplot as plt
   
4. import numpy as np
   
5. 
   
6. # 读取TIFF格式无人机影像数据
   
7. image = imread('F:\\duneline\\dune\\dune.tif')
   
8. 
   
9. # 转换为灰度图像
   
10. gray_image = color.rgb2gray(image)
    
11. 
    
12. # 边缘检测，提取沙丘脊线
    
13. edges = filters.sobel(gray_image)
    
14. 
    
15. # 计算局部自适应阈值
    
16. threshold = filters.threshold_local(edges, block_size=51, offset=0.03)
    
17. 
    
18. # 将阈值应用于图像，得到二值化图像
    
19. binary = edges > threshold
    
20. 
    
21. # 叠加沙脊线在原始影像上
    
22. overlay = np.copy(image)
    
23. overlay[binary] = [255, 0, 0]  # 将沙脊线部分标记为红色
    
24. 
    
25. # 导出结果
    
26. imwrite('overlay_image.tif', overlay)
    

复制代码

在改进的代码中，我使用了 filters.threshold_local 函数计算局部自适应阈值。这个函数可以根据图像的局部特征来确定每个像素点的阈值。我设置了 block_size 参数为51，表示每个像素点的阈值将根据其周围51x51的邻域计算得出。同时，我将 offset 参数设置为0.03，作为阈值的偏移量。

然后，将计算得到的阈值应用于边缘图像 edges ，得到二值化图像 binary 。最后，将二值化图像叠加在原始影像 image 上，将沙脊线部分标记为红色，并导出结果为 overlay_image.tif 。

这样，您就可以得到具有局部自适应阈值的沙脊线二值化图像。