我正在尝试使用python和openCV
实现“LOG Blob检测器”。
这个想法是创建10到15个级别的LOG过滤器,将它们分别应用于我的原始灰度图像,并将图像保存在height
x width
x numOfLevels
大小的数组中,然后在3D数组中找到局部最大值。
问题是我不确定如何将它们保存在数组中。
我尝试执行以下操作:
myImage = cv2.imread('butterfly.jpg')
gray_image = cv2.cvtColor(myImage, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
sigma = 2
k = 2**(0.25)
std2 = float(sigma**2)
arr = []
for i in range(10):
filt_size = 2*np.ceil(3*sigma)+1
H = log_filt( filt_size, sigma)
H *= sigma**2
dst = cv2.filter2D(gray_image,-1,H)
arr.append(dst)
cv2.imshow('Gray', dst)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
sigma = sigma * k
std2 = float(sigma**2)
plt.imshow(H,interpolation='nearest')
但是,如果我尝试使用这些图像并使用
cv2.imshow(arr[0])
,则会收到以下错误:我在这里做错了什么?
有没有更好的方法将它们保存在数组中?
也许以某种方式使用
np.array
? 最佳答案
您的错误:
cv2.imshow(arr[0]) I get the following error: TypeError: Required argument 'mat' (pos 2) not found
是因为您将图像(
arr[0]
)作为第一个参数传递,但您应将其作为第二个参数传递:cv2.imshow('WindowName', arr[0])
请参阅
imshow
的OpenCV 2.4和3.0文档:cv2.imshow(winname, mat)