Python模块Mahotas阈值问题答案

【问题标题】：Python module Mahotas thresholding issuePython模块Mahotas阈值问题
【发布时间】：2013-12-02 10:13:46
【问题描述】：

但是，当我传递 png 图像时：

T = mahotas.thresholding.otsu(dna)

我收到一个错误：

TypeError: mahotas.otsu: 这个函数只接受整数类型（传入的 float32 类型的数组）

有人有经验吗？ w/这个问题？谢谢！

【问题讨论】：

【解决方案1】：

该错误基本上表明图像数组中元素的类型是 32 位浮点数，而不是整数，这是必需的。文档还说这种方法需要无符号整数。见here。

要将 numpy 数组转换为无符号 8 位整数，请执行以下操作：

# Assuming I is your image. Convert to 8 bit unsigned integers.
I_uint8 = I.astype('uint8')

更新：请参阅下面 Mahotas 的创建者对多通道图像问题的评论。

【讨论】：

mahotas 的作者在这里：mahotas 的 otsu 将直接处理多通道图像（Otsu 只是在直方图上计算）。这对许多科学用途都是有意义的，而且，如果图像是 RGB 并且所有通道都具有相同的值，那么它会自动做正确的事情。
@luispedro：感谢您的评论。

【解决方案2】：

@lightalchemist 的解决方案有效，只需记住先将图像乘以 255：

img = (img*255).astype('uint8')

【讨论】：

你能解释一下吗，为什么会这样？？
已经有一段时间了，所以我希望我的回答仍然适用：图像像素通常使用以下两个概念之一表示： - 要么作为 [0.0, 1.0] 范围内的浮点数，其中 0.0 表示黑色和 1.0 表示白色，或 - 作为 [0, 255] 范围内的整数，0 为黑色，255 为白色 OP 需要将图像从概念 1 转换为概念 2，因此像素值应缩放为 255，因此乘法。
感谢您的解释，我很感激！

【解决方案3】：

我也在关注这个例子。经过高斯滤波后，dnaf变成了float64

print(dnaf.dtype)

您需要转换回 8 位图像

dnaf = dnaf.astype('uint8')
print(dnaf.dtype)

并继续进行阈值处理

T = mh.thresholding.otsu(dnaf)

【讨论】：