[已解决]请帮忙将代码中的检测算子更改为拉普拉斯算子检测算子，谢谢

Justheartyoung

代码：
# canny检测算子
from tifffile import imread, imwrite
from skimage import filters, feature, color
import numpy as np

# 读取TIFF格式无人机影像数据
image = imread('F:\\duneline\\dune\\dune2.tif')

# 转换为灰度图像
gray_image = color.rgb2gray(image)

# 边缘检测，提取沙丘脊线
edges = feature.canny(gray_image)

# 将阈值应用于图像，得到二值化图像
binary = edges

# 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('can_2.tif', overlay)

最佳答案

月排行榜 / 总排行榜

isdkz

2023-8-13 16:27:20

要将代码中的检测算子更改为拉普拉斯算子检测算子，您可以使用skimage库中的laplace函数来实现。以下是修改后的代码：

1. from tifffile import imread, imwrite
   
2. from skimage import filters, feature, color
   
3. import numpy as np
   
4. 
   
5. # 读取TIFF格式无人机影像数据
   
6. image = imread('F:\\duneline\\dune\\dune2.tif')
   
7. 
   
8. # 转换为灰度图像
   
9. gray_image = color.rgb2gray(image)
   
10. 
    
11. # 使用拉普拉斯算子进行边缘检测
    
12. edges = filters.laplace(gray_image)
    
13. 
    
14. # 将阈值应用于图像，得到二值化图像
    
15. binary = edges > 0
    
16. 
    
17. # 叠加沙脊线在原始影像上
    
18. overlay = np.copy(image)
    
19. overlay[binary] = [255, 0, 0]  # 将沙脊线部分标记为红色
    
20. 
    
21. # 导出结果
    
22. imwrite('laplace_2.tif', overlay)
    

复制代码

在修改后的代码中，我们使用了 filters.laplace 函数来进行拉普拉斯算子边缘检测。然后，将得到的边缘图像进行阈值处理，得到二值化图像。最后，我们将二值化图像叠加到原始影像上，并将沙脊线部分标记为红色。最终结果将保存为"laplace_2.tif"文件。

跳转到最佳答案楼层

isdkz

要将代码中的检测算子更改为拉普拉斯算子检测算子，您可以使用skimage库中的laplace函数来实现。以下是修改后的代码：

1. from tifffile import imread, imwrite
   
2. from skimage import filters, feature, color
   
3. import numpy as np
   
4. 
   
5. # 读取TIFF格式无人机影像数据
   
6. image = imread('F:\\duneline\\dune\\dune2.tif')
   
7. 
   
8. # 转换为灰度图像
   
9. gray_image = color.rgb2gray(image)
   
10. 
    
11. # 使用拉普拉斯算子进行边缘检测
    
12. edges = filters.laplace(gray_image)
    
13. 
    
14. # 将阈值应用于图像，得到二值化图像
    
15. binary = edges > 0
    
16. 
    
17. # 叠加沙脊线在原始影像上
    
18. overlay = np.copy(image)
    
19. overlay[binary] = [255, 0, 0]  # 将沙脊线部分标记为红色
    
20. 
    
21. # 导出结果
    
22. imwrite('laplace_2.tif', overlay)
    

复制代码

在修改后的代码中，我们使用了 filters.laplace 函数来进行拉普拉斯算子边缘检测。然后，将得到的边缘图像进行阈值处理，得到二值化图像。最后，我们将二值化图像叠加到原始影像上，并将沙脊线部分标记为红色。最终结果将保存为"laplace_2.tif"文件。

陶远航

要将代码中的边缘检测算子更改为拉普拉斯算子检测算子，你需要使用skimage.filters.laplace()函数。以下是修改后的代码：

1. from tifffile import imread, imwrite
   
2. from skimage import filters, feature, color
   
3. import numpy as np
   
4. 
   
5. # 读取TIFF格式无人机影像数据
   
6. image = imread('F:\\duneline\\dune\\dune2.tif')
   
7. 
   
8. # 转换为灰度图像
   
9. gray_image = color.rgb2gray(image)
   
10. 
    
11. # 拉普拉斯边缘检测
    
12. edges = filters.laplace(gray_image)
    
13. 
    
14. # 将阈值应用于图像，得到二值化图像
    
15. binary = edges
    
16. 
    
17. # 叠加沙脊线在原始影像上
    
18. overlay = np.copy(image)
    
19. overlay[binary] = [255, 0, 0]  # 将沙脊线部分标记为红色
    
20. 
    
21. # 导出结果
    
22. imwrite('can_2.tif', overlay)
    

复制代码

这样，你的代码中的边缘检测算子就被替换为了拉普拉斯算子检测算子。请确保你已经安装了skimage库，可以通过pip install scikit-image命令进行安装。
如果问题已经解决，请设置最佳答案