エッジ検出が期待通りに機能しない

Question

SciPyとPythonでコンボリューションとカーネルを使って遊んでいただけです。それはthis wikipedia articleに記載されていたので、私は、エッジ検出のために、次のカーネルを使用：



これは私が使用した画像です：


私が得た結果はかなり残念だった：

畳み込みに使用したコード：

edge = np.array([[-1, -1, -1], [-1, 8, -1], [-1, -1, -1]]) 
results = sg.convolve(img, edge, mode='same') 
results[results > 255] = 255 
results[results < 0] = 0 

...と私は画像を読み取るために使用されるコード：

img = np.array(Image.open('convolution_test/1.jpg')) 
img = img[:, :, 0] 

なぜ私はこれらの悪い結果を取得していますか？

TIA。

Answer 1

私の問題は、画像がの符号なしの整数で動作することです。結果として、たとえば0から1を減算すると、uint8には0-1 = 255が得られます。したがって、実際には値が黒でなければならない部分が白くなります。

ただし、符号付き整数（好ましくは深度が大きい）を使用すると、この問題を簡単に解決できます。例えば：私にとって

from PIL import Image 
import numpy as np 
import scipy.signal as sg 

img = np.array(Image.open('convolution_test/1.jpg')) 
img = img[:, :, 0] 
img = img.astype(np.int16) 

edge = np.array([[-1, -1, -1], [-1, 8, -1], [-1, -1, -1]]) 
results = sg.convolve(img, edge, mode='same') 
results[results > 255] = 255 
results[results < 0] = 0 

results = results.astype(np.uint8) 

これは、以下の画像を生成します。