# opencv骨架提取python
## 1. 引言
在计算机视觉领域，骨架提取是一种常用的图像处理技术。通过骨架提取，我们可以将图像中的对象缩减为其主要轮廓，以便进行形状分析、目标识别等应用。OpenCV是一个广泛使用的开源计算机视觉库，它提供了许多强大的图像处理函数和工具。本文将介绍如何使用OpenCV库中的函数来进行骨架提取，并给出相应的Python代码示例。
## 2. 骨架提取的
原创
2023-10-18 13:47:14
1544阅读
# 使用 Python OpenCV 提取骨架的教程
在计算机视觉领域，骨架提取是一个常见任务，主要用于提取图像中物体的形状特征。本文将指导你如何利用 Python 的 OpenCV 库实现骨架提取的功能。我们将通过以下步骤完成这项任务：
## 流程概览
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ----- |
| 1 | 导入所需库 |
| 2 | 加载图像并转换为灰度图 |
# 使用 Python 和 OpenCV 实现骨架提取
骨架提取是图像处理中的一种技术，用于简化图像中的形状，保留其结构特征。在本文中，我们将用 Python 和 OpenCV 实现这一过程。以下是整个流程的概述，以及详细的代码实现和注释。
## 流程概述
在开始之前，我们先来看一下骨架提取的基本流程，以下表格展示了每一步的目标及其描述：
| 步骤 | 目标
原创
2024-10-15 04:28:40
232阅读
# OpenCV 骨架提取的实现教程
骨架提取是计算机视觉中的一个重要领域，在图像处理和形状分析中有着广泛的应用。本文将教你如何使用 Python 和 OpenCV 实现骨架提取。以下是实现过程的详细步骤。
## 流程概述
下面的表格展示了整个流程的步骤和对应的描述：
| 步骤 | 描述 |
|------|------------
原创
2024-09-25 05:56:06
76阅读
# 使用 Python 和 OpenCV 实现骨架提取
骨架提取是图像处理中的一个重要任务，可以用于形状分析和物体识别。在这篇文章中，我们将详细介绍如何使用 Python 和 OpenCV 来实现骨架提取。无论您是刚入行的新手还是有一定基础的开发者，相信您都能从这篇文章中受益。
## 整体流程
在开始实现之前，我们先列出整个骨架提取的流程，以便更好地理解每一步的作用。以下是实现步骤的总结表格
# OpenCV Python骨架提取
在计算机视觉领域中，骨架提取是一种常见的图像处理技术，用于从图像中提取目标的主要结构或轮廓。在本文中，我们将介绍如何利用OpenCV和Python来进行骨架提取，以及如何应用这一技术在图像处理中。
## 什么是骨架提取？
骨架提取是一种图像处理技术，用于提取图像中目标的主要结构或轮廓。通过骨架提取，我们可以得到目标的主要轮廓信息，进而实现目标的识别、分
原创
2024-05-05 04:28:22
155阅读
## 如何提取骨架 python opencv
作为一名经验丰富的开发者，我将向你介绍如何在Python中使用OpenCV提取骨架。这是一个常见的图像处理任务，可以用于识别和分析对象的形状。让我们一起来完成这个任务吧！
### 整个过程的流程
首先，让我们看看提取骨架的整体流程。我们可以用下面的表格展示每个步骤：
```mermaid
journey
title 提取骨架 pyth
原创
2024-02-24 05:16:53
105阅读
1、学习了解在OpenNI中，要对人进行骨架追踪，需要人先摆出PSI的姿势，然后系统根据该姿势进行骨骼校正，待校正完成后才进行骨骼的跟踪，其流程图可以参考下面的图： 由图可以看出，其完成骨骼跟踪主要分为3个部分，首先需检测到人体，然后需要固定的PSI姿势来对人体的姿势进行校正，待姿势校正完成后，才能进行人体骨骼的追踪。参见博客文章Kinect+OpenNI学习笔记之6(获取人体骨架并在Qt中显示
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2023-10-14 22:00:45
534阅读
1.HOG(Histogram of Oriented Gradient）是方向梯度直方图的意思，是一种特性描述子。通过计算与统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征。边缘是图像颜色剧变的区域，在一副图像中，局部目标的表象与形状能够被梯度或边缘的方向密度分布很好地描述，而梯度主要存在于存在于局部目标边缘的地方。 (1) 局部目标的边缘，可以把图转为灰度图后按二值映射到0和1输出，就很明显的看出来
本模块函数通过提取图像的边缘轮廓以及检测轮廓的几何形状识别图像中的可视模式。首先通过滤波函数将图像处理成可提取轮廓的边缘显示图，然后通过findconture函数提取图像中的轮廓并给出轮廓的嵌套关系（树）。而后就可以使用本模块中给出的函数对轮廓进行分析和检测，寻找可视轮廓的几何形状，以及识别图像中的指定
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2024-08-29 21:03:13
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昨天不是说同学问我怎么绘制出轮廓的中心线。然后我上网查了一下其实这个有专门的算法叫做细化算法。用专业术语去描述绘制出轮廓的中心线叫做（提取图像的骨架）。然后这一篇博客呢是我对这个细化算法的解读与实操~一、thinning algorithm算法描述图像细化(Image Thinning)，一般指二值图像的骨架化(Image Skeletonization)的一种操作运算。切记：前提条件一定是二值图
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2024-03-04 13:16:43
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linefeature_trackerlinefeature_tracker.hlinefeature_tracker.cpp1. 在读取图像并提取线段特征之前，会先进行内参读取和图像去畸变2. 从图像中进行线特征的提取、跟踪和补充3. 线端点坐标转换为归一化坐标，最终发布 PL-VIO代码地址：https://github.com/HeYijia/PL-VIO PL-VINS代码地址：http
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2024-03-31 09:13:10
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1、骨架的原理 图像的骨架特征，可以简单地理解为图像的中轴。骨架虽然从原来的物体图像中去掉了一些点，但仍然保持了原来物体的结构信息。骨架提取技术可以用于压缩图像，用在图像识别中可以降低计算量。2、骨架获取的两种方法 &nbs
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2024-05-08 11:32:38
1493阅读
了解OpenCV的基本框架，有助于我们对OpenCV产生一个全面的认识。本文将从OpenCV的安装目录来介绍，使用的版本为Window系统上的OpenCV 3.3.0。首先打开OpenCV 3的安装目录，如图1所示，可以看到sources和build文件夹。其中sources文件中存放openCV的源代码，build文件夹中存放着许多头文件和外部接口，方便被引用。 图1进入source文件夹，我们
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2024-04-27 11:10:30
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一、准备OpenCV 4.1.0 mingw 7.3 自编译版（Windows 10下Qt 5.12.3 mingw7.3.0 编译OpenCV 4.1.0 + 编译结果库文件_幽迷狂的博客）Qt 5.12.4二、前提公司给出题目提取下面图片中中间的部分，并绘出拟合曲线。三、开发3.1 灰度化图像代码：cv::Mat grayImage(Mat srcImage)
{
Mat grayIma
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2023-08-25 13:31:22
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# Python Opencv 提取骨架线教程
## 介绍
作为一名经验丰富的开发者，我来教你如何实现“Python opencv 提取骨架线”。这是一个有趣且实用的项目，通过提取骨架线，可以帮助我们更好地理解图像中的结构和形状。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
Start(开始)
Step1(读取图像)
Step2(灰度化)
St
原创
2024-06-05 03:53:20
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二值图像骨架线提取HilditchThin算法Rosenfeld算法OpenCV_Contrib中的算法示例其他细化算法查表法HilditchThin的另一种算法 二值图像骨架线提取算法：HilditchThin算法、Rosenfeld算法、OpenCV_Contrib中的算法HilditchThin算法1、使用的8邻域标记为：2、下面看下它的算法描述： 复制目地图像到临时图像，对临时图像进行一次
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2024-03-12 04:50:36
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1 骨架细化原理思想：公式: y = p0*2^0 + p1*2^1+ p2*2^2 + p3*2^3 + p4*2^4 + p5*2^5 + p6*2^6 +p7*2^7 前辈们对此作出了总结，得出每个点周围8领域的256种情况，放在一个char data[256]的数组中，不可以删除用0来
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2024-03-07 20:56:35
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# 骨架提取算法在计算机视觉中的应用
在计算机视觉领域，图像处理是重要的研究方向，而骨架提取（Skeletonization）是其核心技术之一。骨架提取的任务是将物体的形状简化为细线状的图形，以简化图形分析，提高后续处理的效率。在这篇文章中，我们将深入探讨骨架提取的原理、应用及Python与OpenCV的实现。
## 骨架提取的基本原理
骨架提取通过删除图像中多余的部分，保留物体的拓扑结构和
前言个人感觉骨架提取提取的就是开运算过程的不可逆。一.算法步骤1.算法步骤首先上一下比较官方的算法步骤：1.获得原图像的首地址及图像的宽和高，并设置循环标志12.用结构元素腐蚀原图像，并保存腐蚀结果3.设置循环标志为0，如果腐蚀结果中有一个点为255，即原图像尚未被完全腐蚀成空集，则将循环标志设为1.4.用结构元素对腐蚀后的图像进行开运算（消除小的白色区域），并求取腐蚀运算与开运算的差（得到消除的
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2023-07-11 07:28:39
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