使用OpenCV处理Xarray数据数组时形态学操作引发图像偏移问题

问题概述 #

• 数据来源：通过rioxarray读取GeoTIFF生成的二进制Xarray DataArray列表（暂未整合为数据集的单个维度）
• 处理逻辑：将DataArray提取为NumPy数组后执行形态学闭运算（因OpenCV处理图像本质也是操作NumPy数组，故采用此方法）
• 异常现象：
  • 数据每次迭代会按内核大小偏移，对比处理前后相同切片已确认该问题
  • 运行时抛出Axis Limits cannot be NaN or Inf（轴限制不能为NaN或无穷大）错误
  • 输出数组尺寸与原数组一致，但一角数据被截断，另一角出现无数据值（-1.798e+308）
  • 用cv.imread读取图像时相同流程可正常运行，目前仅能观察到偏移问题，无法确认闭运算是否生效

代码示例 #

import rioxarray as rxr
import xarray as xr
import cv2 as cv
import numpy as np

kSize = 15 # 内核大小
iters = 2 # 迭代次数

# binaryList是用xarray.where生成的多个二值图像DataArray列表
binaryCopy = binaryList[0].copy() # 从列表中复制一个DataArray（后续应整合到单个xr数据集中）
inAttrs = binaryCopy.attrs.copy() # 复制属性用于后续还原
inDims = binaryCopy.dims
inCoords = binaryCopy.coords

kern = cv.getStructuringElement(cv.MORPH_RECT,(kSize,kSize)) # 创建方形内核

print(binaryCopy.data.shape) # 打印数据数组的形状（本质是NumPy数组）

# 最初尝试直接用morphologyEx，结果不行，拆分步骤后问题依旧
# closed = cv.morphologyEx(binaryCopy.data, cv.MORPH_CLOSE, kern)

dilated = cv.dilate(binaryCopy.data, kern, iters)
closed = cv.erode(dilated, kern, iters)

newBinaryArray= xr.DataArray(closed,
                        coords=inCoords, 
                        dims=inDims,
                        attrs=inAttrs)

fig, ax = plt.subplots(nrows=1, ncols=2, sharey=True)

# 绘制原始数据
binaryList[0].plot(ax=ax[0])                           
# 绘制闭运算处理后的数据
newBinaryArray.plot(ax=ax[1])
plt.rcParams['figure.figsize'] = (15,8)

现象对比 #

处理前（左）和处理后（右）的形态学闭运算结果：右侧图像底部和左侧出现蓝色条带，对应无数据值（-1.798e+308）。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者blerbthe3rd