[已解决]请各位大佬帮弟弟看看问题在哪 怎么改正 谢啦

Justheartyoung

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[1] * np.cos(angle)) / np.sin(angle)
    ax.plot((0, image.shape[1]), (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.

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学习编程中的Ben

2023-8-4 15:52:03

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：

1. from tifffile import imread
   
2. from skimage import filters, feature, img_as_ubyte, color
   
3. import matplotlib.pyplot as plt
   
4. import numpy as np
   
5. from skimage.transform import hough_line, hough_line_peaks
   
6. 
   
7. # 使用tifffile库读取TIFF格式的RGB影像
   
8. image = imread('F:\\duneline\\dune\\dune.tif')
   
9. 
   
10. # 将影像转换为灰度图像
    
11. gray_image = color.rgb2gray(image)
    
12. 
    
13. # 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
    
14. edges = filters.sobel(img_as_ubyte(gray_image))
    
15. 
    
16. # 使用Hough变换找出可能的直线
    
17. tested_angles = np.linspace(-np.pi / 2, np.pi / 2, 360)
    
18. h, theta, d = hough_line(edges, theta=tested_angles)
    
19. 
    
20. # 在原图上画出沙丘脊线
    
21. fig, ax = plt.subplots()
    
22. ax.imshow(image, cmap=plt.cm.gray)
    
23. 
    
24. for _, angle, dist in zip(*hough_line_peaks(h, theta, d)):
    
25.     y0 = (dist - 0 * np.cos(angle)) / np.sin(angle)
    
26.     y1 = (dist - image.shape[1] * np.cos(angle)) / np.sin(angle)
    
27.     ax.plot((0, image.shape[1]), (y0, y1), '-r')
    
28. 
    
29. plt.show()
    

复制代码

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！

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isdkz

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：

1. from tifffile import imread
   
2. from skimage import filters, feature, img_as_ubyte, color
   
3. import matplotlib.pyplot as plt
   
4. import numpy as np
   
5. from skimage.transform import hough_line, hough_line_peaks
   
6. 
   
7. # 使用tifffile库读取TIFF格式的RGB影像
   
8. image = imread('F:\\duneline\\dune\\dune.tif')
   
9. # 将影像转换为灰度图像
   
10. gray_image = color.rgb2gray(image)
    
11. # 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
    
12. gray_image = img_as_ubyte(gray_image)
    
13. # 使用Sobel边缘检测
    
14. edges = filters.sobel(gray_image)
    
15. # 使用Hough变换找出可能的直线
    
16. tested_angles = np.linspace(-np.pi / 2, np.pi / 2, 360)
    
17. h, theta, d = hough_line(edges, theta=tested_angles)
    
18. # 在原图上画出沙丘脊线
    
19. fig, ax = plt.subplots()
    
20. ax.imshow(image, cmap=plt.cm.gray)
    
21. for _, angle, dist in zip(*hough_line_peaks(h, theta, d)):
    
22.     y0 = (dist - 0 * np.cos(angle)) / np.sin(angle)
    
23.     y1 = (dist - image.shape[1] * np.cos(angle)) / np.sin(angle)
    
24.     ax.plot((0, image.shape[1]), (y0, y1), '-r')
    
25. plt.show()
    

复制代码

通过将RGB图像转换为灰度图像，即可解决报错问题。

tyh小号

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：

1. from tifffile import imread
   
2. from skimage import filters, img_as_ubyte
   
3. import matplotlib.pyplot as plt
   
4. import numpy as np
   
5. from skimage.transform import hough_line, hough_line_peaks
   
6. 
   
7. # 使用tifffile库读取TIFF格式的RGB影像
   
8. image = imread('F:\\duneline\\dune\\dune.tif')
   
9. # 将RGB影像转换为灰度图像
   
10. image_gray = img_as_ubyte(image[:,:,0])  # 取红色通道作为灰度图像
    
11. 
    
12. # 使用Sobel边缘检测
    
13. edges = filters.sobel(image_gray)
    
14. # 使用Hough变换找出可能的直线
    
15. tested_angles = np.linspace(-np.pi / 2, np.pi / 2, 360)
    
16. h, theta, d = hough_line(edges, theta=tested_angles)
    
17. 
    
18. # 在原图上画出沙丘脊线
    
19. fig, ax = plt.subplots()
    
20. ax.imshow(image, cmap=plt.cm.gray)
    
21. for _, angle, dist in zip(*hough_line_peaks(h, theta, d)):
    
22.     y0 = (dist - 0 * np.cos(angle)) / np.sin(angle)
    
23.     y1 = (dist - image.shape[1] * np.cos(angle)) / np.sin(angle)
    
24.     ax.plot((0, image.shape[1]), (y0, y1), '-r')
    
25. 
    
26. plt.show()
    

复制代码

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

学习编程中的Ben

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：

1. from tifffile import imread
   
2. from skimage import filters, feature, img_as_ubyte, color
   
3. import matplotlib.pyplot as plt
   
4. import numpy as np
   
5. from skimage.transform import hough_line, hough_line_peaks
   
6. 
   
7. # 使用tifffile库读取TIFF格式的RGB影像
   
8. image = imread('F:\\duneline\\dune\\dune.tif')
   
9. 
   
10. # 将影像转换为灰度图像
    
11. gray_image = color.rgb2gray(image)
    
12. 
    
13. # 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
    
14. edges = filters.sobel(img_as_ubyte(gray_image))
    
15. 
    
16. # 使用Hough变换找出可能的直线
    
17. tested_angles = np.linspace(-np.pi / 2, np.pi / 2, 360)
    
18. h, theta, d = hough_line(edges, theta=tested_angles)
    
19. 
    
20. # 在原图上画出沙丘脊线
    
21. fig, ax = plt.subplots()
    
22. ax.imshow(image, cmap=plt.cm.gray)
    
23. 
    
24. for _, angle, dist in zip(*hough_line_peaks(h, theta, d)):
    
25.     y0 = (dist - 0 * np.cos(angle)) / np.sin(angle)
    
26.     y1 = (dist - image.shape[1] * np.cos(angle)) / np.sin(angle)
    
27.     ax.plot((0, image.shape[1]), (y0, y1), '-r')
    
28. 
    
29. plt.show()
    

复制代码

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！

编程追风梦

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：

1. from tifffile import imread
   
2. from skimage import filters, feature, img_as_ubyte, color
   
3. import matplotlib.pyplot as plt
   
4. import numpy as np
   
5. from skimage.transform import hough_line, hough_line_peaks
   
6. 
   
7. # 使用tifffile库读取TIFF格式的RGB影像
   
8. image = imread('F:\\duneline\\dune\\dune.tif')
   
9. # 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
   
10. image = img_as_ubyte(image)
    
11. # 转换为灰度图像
    
12. gray_image = color.rgb2gray(image)
    
13. # 使用Sobel边缘检测
    
14. edges = filters.sobel(gray_image)
    
15. # 设置阈值将梯度幅值图像转换为二进制图像
    
16. threshold = 0.1  # 您可能需要根据您的具体图像调整此阈值
    
17. binary_edges = edges > threshold
    
18. # 使用Hough变换找出可能的直线
    
19. tested_angles = np.linspace(-np.pi / 2, np.pi / 2, 360)
    
20. h, theta, d = hough_line(binary_edges, theta=tested_angles)
    
21. # 在原图上画出沙丘脊线
    
22. fig, ax = plt.subplots()
    
23. ax.imshow(image, cmap=plt.cm.gray)
    
24. for _, angle, dist in zip(*hough_line_peaks(h, theta, d)):
    
25.     y0 = (dist - 0 * np.cos(angle)) / np.sin(angle)
    
26.     y1 = (dist - image.shape[1] * np.cos(angle)) / np.sin(angle)
    
27.     ax.plot((0, image.shape[1]), (y0, y1), '-r')
    
28. plt.show()
    

复制代码

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！！！

Justheartyoung

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

Justheartyoung

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

Justheartyoung

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

Justheartyoung

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

学习编程中的Ben

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。

学习编程中的Ben

给个最佳答案呗!求你了!!!

Justheartyoung

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

编程追风梦

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

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