Kann ich numpy Gradientenfunktion mit Bildern verwenden

Question

Ich habe versucht, die Funktion numpy.gradient vor kurzem zu testen. Allerdings ist das Verhalten für mich etwas seltsam. Ich habe ein Array mit zufälligen Variablen erstellt und dann den numpy.gradient darüber angewendet, aber die Werte scheinen verrückt und irrelevant. Wenn Sie jedoch numpy.diff verwenden, sind die Werte korrekt.

Also, nach dem Betrachten der Dokumentation von numpy.gradient, sehe ich, dass es distance = 1 über die gewünschte Dimension verwendet. Diese

ist, was ich meine:

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]) 
""" 

Ich verstehe nicht, wie sich die Werte in der ersten Folge kam. Wenn der Standardabstand 1 sein soll, dann hätte ich die gleichen Ergebnisse wie numpy.diff.

Könnte jemand erklären, welche Entfernung hier bedeutet. Ist es relativ zum Array-Index oder zum Wert im Array? Wenn das vom Wert abhängt, bedeutet das, dass numpy.gradient nicht mit Bildern verwendet werden kann, da die Werte der benachbarten Pixel keine festen Wertunterschiede haben?

Answer 1

Zentrale Unterschiede im Inneren und erste Unterschiede an den Grenzen.

15 - 10 
13 - 10/2 
24 - 15/2 
... 
39 - 28 

Answer 2

# 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()