Bild Farbverlauf-Vektor-Feld in Python

Ich versuche, das Gradienten-Vektorfeld ein Bild mit Python (ähnlich dieses matlab Frage).

Dies ist das ursprüngliche Bild:
Bild Farbverlauf-Vektor-Feld in Python

Hier ist mein code:

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import Image
from PIL import ImageFilter

I = Image.open('test.png').transpose(Image.FLIP_TOP_BOTTOM)
I = I.filter(ImageFilter.BLUR)
p = np.asarray(I)
w,h = I.size
y, x = np.mgrid[0:h:500j, 0:w:500j]

dy, dx = np.gradient(p)
skip = (slice(None, None, 3), slice(None, None, 3))

fig, ax = plt.subplots()
im = ax.imshow(I, extent=[x.min(), x.max(), y.min(), y.max()])
ax.quiver(x[skip], y[skip], dx[skip], dy[skip])

ax.set(aspect=1, title='Quiver Plot')
plt.show()

Dies ist das Ergebnis:
Bild Farbverlauf-Vektor-Feld in Python

Das problem ist, dass die Vektoren scheinen falsch zu sein. Dieser Punkt wird klarer, wenn Sie Heranzoomen des Bildes:

Bild Farbverlauf-Vektor-Feld in Python

Warum einige der Vektoren Punkt, um das Zentrum als erwartet, während andere dies nicht tun?

Vielleicht gibt es ein Problem mit dem Ergebnis des Aufrufs np.gradient?

InformationsquelleAutor Rodrigo Baravalle | 2015-05-06
  1. 7

    Ich denke, deine seltsame Ergebnisse sind, zumindest teilweise, weil p vom Typ uint8. Sogar numpy diff führt zu deutlich falsche Werte für ein array von diesem dtype. Wenn Sie die Konvertierung zu integer, mit Vorzeichen durch einsetzen der definition von p mit den folgenden: p = np.asarray(I).astype(int8) dann die Ergebnisse von diff korrekt sind. Der folgende code gibt mir, was aussieht wie eine vernünftige Feld,

    import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import Image
from PIL import ImageFilter

I = Image.open('./test.png')
I = I.filter(ImageFilter.BLUR)
p = np.asarray(I).astype('int8')
w,h = I.size
x, y = np.mgrid[0:h:500j, 0:w:500j]

dy, dx = np.gradient(p)
skip = (slice(None, None, 3), slice(None, None, 3))

fig, ax = plt.subplots()
im = ax.imshow(I.transpose(Image.FLIP_TOP_BOTTOM), 
               extent=[x.min(), x.max(), y.min(), y.max()])
plt.colorbar(im)
ax.quiver(x[skip], y[skip], dx[skip].T, dy[skip].T)

ax.set(aspect=1, title='Quiver Plot')
plt.show()

    Dieser gibt die folgenden:

    Bild Farbverlauf-Vektor-Feld in Python

    und schließen, bis diese aussieht wie man erwarten würde,

    Bild Farbverlauf-Vektor-Feld in Python

    • Tollen Fang, .astype('int8') funktioniert genauso gut. Es ist die u (unsigned), das die Schaffung Probleme mit negativen Verläufen (clipping negativen Werten zu positiven Werten)
    • Es ist die Lösung, ich danke Ihnen sehr viel!.Tatsächlich, ich zog die "transpose" Aufruf im = ax.imshow(I), I.e.im = ax.imshow(I. Umsetzung(Bild.FLIP_TOP_BOTTOM)), und dann hab ich die genau gleiche Ergebnis wie dein Bild. Wenn Sie möchten, ändern Sie es, damit die Menschen können den code direkt. Auch, ich bin damit einverstanden, dass die Verwendung von np.int8 ist wahrscheinlich besser als die float.
    • Update: Eine "weichere" version erhalten Sie mit einem GAUSS-filter auf die Verläufe. also: dcc.fceia.unr.edu.ar/~rbaravalle/Verlauf/resultSoft.png Der code ergibt: dcc.fceia.unr.edu.ar/~rbaravalle/gradient/test3.py
    • Die Verwendung von Ganzzahl ohne Vorzeichen in numpy Routinen wie diff/Verlauf scheint ein bisschen wie ein gotcha. Wie vorgeschlagen habe ich verschoben transponieren in die imshow, geändert int8, und entfernen Sie das minus von dy.
    InformationsquelleAutor Ed Smith
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