[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：
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\\dune.tif')

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

# 边缘检测，sobel取沙丘脊线
edges = filters.sobel(gray_image)

# 计算局部自适应阈值
threshold = filters.threshold_local(edges, block_size=11, offset=0.008)

# 将阈值应用于图像，得到二值化图像
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('t2.tif', overlay)

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isdkz

2023-8-13 16:21:33

代码中使用的是Sobel算子进行边缘检测，现在需要将其更改为拉普拉斯算子进行边缘检测。

拉普拉斯算子是一种常用的边缘检测算子，可以通过计算像素点周围像素值的差异来检测图像中的边缘。

下面是修改后的代码：

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\\dune.tif')

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

# 边缘检测，使用拉普拉斯算子
edges = filters.laplace(gray_image)

# 计算局部自适应阈值
threshold = filters.threshold_local(edges, block_size=11, offset=0.008)

# 将阈值应用于图像，得到二值化图像
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('t2.tif', overlay)

在修改后的代码中，我们使用 filters.laplace 函数来进行拉普拉斯算子的边缘检测。然后，继续使用原来的步骤计算局部自适应阈值、二值化图像和叠加沙脊线在原始影像上的步骤。

最后，结果将保存为 t2.tif 文件。

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isdkz

代码中使用的是Sobel算子进行边缘检测，现在需要将其更改为拉普拉斯算子进行边缘检测。

拉普拉斯算子是一种常用的边缘检测算子，可以通过计算像素点周围像素值的差异来检测图像中的边缘。

下面是修改后的代码：

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\\dune.tif')

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

# 边缘检测，使用拉普拉斯算子
edges = filters.laplace(gray_image)

# 计算局部自适应阈值
threshold = filters.threshold_local(edges, block_size=11, offset=0.008)

# 将阈值应用于图像，得到二值化图像
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('t2.tif', overlay)

在修改后的代码中，我们使用 filters.laplace 函数来进行拉普拉斯算子的边缘检测。然后，继续使用原来的步骤计算局部自适应阈值、二值化图像和叠加沙脊线在原始影像上的步骤。

最后，结果将保存为 t2.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：

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\\dune.tif')

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

# 拉普拉斯边缘检测
edges = filters.laplace(gray_image)

# 计算局部自适应阈值
threshold = filters.threshold_local(edges, block_size=11, offset=0.008)

# 将阈值应用于图像，得到二值化图像
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('t2.tif', overlay)

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。
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