更正图像过滤器代码的算法（typeError：＆＃x27; numpy.ndarray＆＃x27; object nocalable）

Question

我正在尝试写一个图像过滤器。这是算法：

我是一排，j是一列，m（i，j）是一个像素，s（i，j）是像素的总和，max（m（i，j））为连续的最大像素，K是系数（0.7），M是RGB平均值的数组。

在使用此算法之前，我首先需要将图像转换为灰度。这里是Python中的代码：

import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

img_path = 'image.jpg'

img = cv2.imread(img_path)
imgshape = img.shape

fix_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)

R, G, B = fix_img[:,:,0], fix_img[:,:,1], fix_img[:,:,2]

grayscale_img = np.mean(fix_img, axis=2)

s = np.array([0][0])
b = np.ones(imgshape[:2])
k = 0.7
rows, cols = imgshape[:2] #(192, 184, 3)

for j in grayscale_img(rows):
    for i in grayscale_img(cols):
        max = np.amax(grayscale_img, axis=1)[j]
        s[j,i] = s[j,i] + max
        if s[j,i] >= (k*max):
            s[j,i] = s[j,i] - (k*max)
            s[j,i] = s[j,i] + max
            b[j,i] = 1
        else: 
            s[j,i] = s[j,i] + max
            b[j,i] = 0

cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

当我运行此代码时，我会收到一个错误：

在grayscale_img中的J（行）： typeError：'numpy.ndarray'对象不是可叫

是什么原因？请帮助更正代码。

这里一个示例过滤器应如何过滤图像： 单击此处的映像

编辑：我已经纠正了代码，根据注释

...
s = np.array([0][0])
b = np.ones(imgshape[:2])
k = 0.7
rows, cols = imgshape[:2] #(192, 184, 3)

for j in range(grayscale_img.shape[1]):
    for i in range(grayscale_img.shape[0]):
        max = np.amax(grayscale_img, axis=1)[j]
        m = grayscale_img[j,i]
        s[j,i] = s[j,i] + m
        if s[j,i] >= (k*max):
            s[j,i] = s[j,i] - (k*max)
            s[j,i] = s[j,i] + m
            b[j,i] = 1
        else: 
            s[j,i] = s[j,i] + m
            b[j,i] = 0

：排队的下一个错误

s[j,i] = s[j,i] + m

indexError：数组的索引太多：数组是0维的，但索引为2

如何纠正它？

Answer 1

我真的不知道该算法在做什么，但是这是我在Python/OpenCV中的解释，试图纠正您的代码。

输入：

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread('red_cell.png')
imgshape = img.shape
print(imgshape)

gray = np.mean(img, axis=2)
grayshape = gray.shape
print(grayshape)

s = np.zeros(grayshape[:2])
print(s.shape)
b = np.zeros(grayshape[:2])
print(b.shape)
k = 0.7

for j in range(grayshape[0]):
    max = np.amax(gray, axis=1)[j]
    km = k * max
    for i in range(grayshape[1]):
        m = gray[j,i]
        s[j,i] = s[j,i] + m
        if s[j,i] >= km:
            b[j,i] = 1
            s[j,i] = s[j,i] - km
            s[j,i] = s[j,i] + m
        else: 
           #b[j,i] = 0 (since b is already initialized to zero)
           s[j,i] = s[j,i] + m

cv2.imwrite('red_cell_thresh.png', (255*b).clip(0,255).astype(np.uint8))
cv2.imshow('b',b)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

结果：

​但是它运行没有错误。

我留给你纠正它。

实际上，S的所有更新都没有使用。我怀疑在下一个像素之前纠正了s的值，并用于增加其值，而不是将其重置为m。因此，您可能需要使用s [j，i] = s [j，i-1] + m。但是，如果没有提及这应该做的事情，我只能猜测。