图像导数 - Python SciPy 中的 Sobel 过滤器

Question

我正在阅读 Jan Erik Solem 的《使用 Python 编程计算机视觉》一书，最终草案（CC 许可证）可通过 here 获得。

在第 34 页上，显示了将 Sobel 过滤器应用于图像的结果，参见图 1.10，如下所示。当我运行书中的代码时，梯度幅度的图像，即面板 (d)，看起来是反转的，见下文。

我的问题是，这只是因为作者反转了图像，还是有其他原因？

下面列出了 Python 代码，改编自本书并添加了绘图功能。

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这些是使用书中代码生成的图像。

Python 代码

from PIL import Image
from numpy import *
from pylab import *
from scipy.ndimage import filters

im = array(Image.open('empire.jpg').convert('L'))

# Sobel derivative filters
imx = zeros(im.shape)
filters.sobel(im,1,imx)

imy = zeros(im.shape)
filters.sobel(im,0,imy)

magnitude = sqrt(imx**2+imy**2)

figure(figsize=(12,4))
gray()

subplot(1,4,1)
title('Oiginal')
axis('off')
imshow(im)

subplot(1,4,2)
title('imx')
axis('off')
imshow(imx)

subplot(1,4,3)
title('imy')
axis('off')
imshow(imy)

subplot(1,4,4)
title('magnitude')
axis('off')
imshow(magnitude)

savefig('sobel.png')
show()

示例代码中使用的图片

Answer 1

尝试imshow(magnitude, cmap='gray') 显式声明颜色图。如果还是倒置，请尝试cmap='gray_r' 使用倒置灰度颜色图。