python - 我可以对图像使用 numpy 渐变函数吗

Question

我最近一直在尝试测试 numpy.gradient 函数。但是，它的行为对我来说有点奇怪。我创建了一个包含随机变量的数组，然后在其上应用了 numpy.gradient，但这些值似乎很疯狂且无关紧要。但是当使用 numpy.diff 时，值是正确的。

因此，在查看 numpy.gradient 的文档后，我发现它在所需维度上使用 distance=1。

这就是我的意思:

import numpy as np;

a= np.array([10, 15, 13, 24, 15, 36, 17, 28, 39]);
np.gradient(a)
"""
Got this: array([  5. ,   1.5,   4.5,   1. ,   6. ,   1. ,  -4. ,  11. ,  11. ])
"""
np.diff(a)
"""
Got this:  array([  5,  -2,  11,  -9,  21, -19,  11,  11])
"""

我不明白第一个结果中的值是怎么来的。如果默认距离应该是 1，那么我应该得到与 numpy.diff 相同的结果。

谁能解释一下这里的距离是什么意思。它是相对于数组索引还是数组中的值？如果它取决于值，那么这是否意味着 numpy.gradient 不能用于图像，因为相邻像素的值没有固定值差异？

Answer 1

# load image
img = np.array([[21.0, 20.0, 22.0, 24.0, 18.0, 11.0, 23.0],
                [21.0, 20.0, 22.0, 24.0, 18.0, 11.0, 23.0],
                [21.0, 20.0, 22.0, 24.0, 18.0, 11.0, 23.0],
                [21.0, 20.0, 22.0, 99.0, 18.0, 11.0, 23.0],
                [21.0, 20.0, 22.0, 24.0, 18.0, 11.0, 23.0],
                [21.0, 20.0, 22.0, 24.0, 18.0, 11.0, 23.0],
                [21.0, 20.0, 22.0, 24.0, 18.0, 11.0, 23.0]])
print "image =", img

# compute gradient of image
gx, gy = np.gradient(img)
print "gx =", gx
print "gy =", gy

# plotting
plt.close("all")
plt.figure()
plt.suptitle("Image, and it gradient along each axis")
ax = plt.subplot("131")
ax.axis("off")
ax.imshow(img)
ax.set_title("image")

ax = plt.subplot("132")
ax.axis("off")
ax.imshow(gx)
ax.set_title("gx")

ax = plt.subplot("133")
ax.axis("off")
ax.imshow(gy)
ax.set_title("gy")
plt.show()