threshold_local返回与threshold_adaptive不同的结果

Question

我正在从文档中复制这个示例：

import matplotlib.pyplot as plt

from skimage import data
from skimage.filters import threshold_otsu, threshold_adaptive


image = data.page()

global_thresh = threshold_otsu(image)
binary_global = image > global_thresh

block_size = 35
binary_adaptive = threshold_adaptive(image, block_size, offset=10)

fig, axes = plt.subplots(nrows=3, figsize=(7, 8))
ax0, ax1, ax2 = axes
plt.gray()

ax0.imshow(image)
ax0.set_title('Image')

ax1.imshow(binary_global)
ax1.set_title('Global thresholding')

ax2.imshow(binary_adaptive)
ax2.set_title('Adaptive thresholding')

for ax in axes:
    ax.axis('off')

plt.show()

这里有threshold_adaptive，但是它会引发一个警告：

​

​

UserWarning：threshold_local的返回值是阈值图像，而threshold_adaptive返回阈值图像

但是，当我使用threshold_adaptive时，结果是不同的：

​

​

Answer 1

如果我们看一下threshold_adaptive，我们就会发现它已经被废弃，转而支持一个新的函数threshold_local。不幸的是，这一条似乎没有被记录下来。

我们仍然可以通过查看旧文档来了解threshold_adaptive所做的事情:它应用一个自适应阈值，生成一个二进制输出图像。

相反，没有文档的threshold_local不会返回二进制图像，正如您所发现的那样。关于如何使用它的下面是一个例子：

block_size = 35
adaptive_thresh = threshold_local(image, block_size, offset=10)
binary_adaptive = image > adaptive_thresh

这是怎么回事？

该函数为每个像素计算一个阈值。但是它不是直接应用这个阈值，而是返回包含所有这些阈值的图像。将原始图像与阈值图像进行比较是应用阈值的方法，产生二值图像。