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
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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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尝试利用CMake重编译OpenCV多次失败，苦于用不了OpenCV的GPU模块！ 受一个师兄的启发，开始尝试从OpenCV库函数中抠出来自己的CUDA代码，忙活了一周终于有点起色。成功抠出来FAST角点检测的代码，特在此分享经验~首先需要研读OpenCV库函数的代码，找到其位置：.cu文件 D:\software\opencv-2.4.13\opencv\sources\modules\gp
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2024-03-11 01:38:08
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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
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1 网络特色1.传统的骨骼建模方法通常依赖于手工制作的部件或遍历规则，从而导致表达能力有限和泛化困难。这里提出了一种新的动态骨架模型，它通过自动从数据中学习空间和时间模式，超越了以前方法的限制。2.骨架是以图形的形式，不是2D或3D坐标形式，这使得使用卷积网络等经过验证的模型变得困难。因此，将卷积神经网络(cnn)推广到任意结构的图的图神经网络(GCNs)。该模型将图神经网络扩展到时空模型，用于动
之前博主一直在做线结构光成像，硬件比较垃圾，相机加镜头和线激光器总共成本在1000以内，精度在0.1mm左右，感觉这种成本做出来还是不错的，其实主要大部分时间花在了分析上来达到最好的效果。一般对于激光条纹线，主流的方法是利用steger或者它的改进方法去提取中心线，但是博主之前实现了一下，感觉图像里的hessian矩阵并不能很好的描述条纹的法向，所以就另换方法，这次采用先骨架提取再利用法线上的灰度
# 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
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
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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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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文章目录C++ 书写Hello World滚动条函数键盘操作鼠标操作头文件读取图像色彩空间转换颜色表操作通道分离彩色图像阈值分割创建图像计时读取文件夹所有图像遍历图像新建图像加载图像并判断是否读入转为灰度图遍历图像像素值/像素值读写像素值算数操作像素逻辑操作几何形状绘制绘制矩形随机颜色绘制多边形格式转换滤波算法双边滤波增强算法阈值分割模板匹配边缘检测直线检测形态学操作图像运算像素值统计求最大值、
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2024-04-06 11:01:36
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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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1、OpenCV模块划分OpenCV其实就是一堆用C和C++语言来实现计算机视觉算法的源代码文件；例如C接口函数cvCany()实现了Canny边缘提取算法，我们可以直接将这些源代码添加到自己的软件项目中，而不需要自己去写代码实现Canny算法。同时由于源文件居多，所以根据算法的功能将源文件分到多个模块中（如下），将每个模块中的源文件编译成一个库文件（如opencv_core.lib、opencv
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2024-04-03 08:27:48
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用Matlab实现裂缝识别，代码实现21世纪以来，随着我国经济的飞速发展，关系到整个国民经济及人民生活的重要物理设施之一的道路交通也展开了大规模的建设。道路面积的大幅增长同时带来了相关的道路养护问题。这些问题最初可能只是一条小小的裂缝，但是如果没有得到及时修缮，随着时间的推移，小问题可能会变得无法简单修补，甚至于带来不必要的灾难，给人类、物资带来不可挽回的损失。近几年来，道路裂缝的检测和识别技术已
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2024-07-03 10:35:01
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小弟一直推崇的读书方式是：先以最快的速度大概浏览一遍，把握整本书的整体框架。接着，再慢慢的“宰”。（没想到才过了几天，已经出了opencv2.4.9了，在这里我就不重新下载了）所以，对于学习OpenCV也一样，我们得先有个总体的掌握，再慢慢的啃这块肥肉会方便很多。那么废话不多说，直接上：打开 $(OPENCV)\build\include\文件夹（小弟的是D:\OpenCV 2.4.8\openc
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2024-04-05 14:10:40
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Kinect开发学习笔记之（七）骨骼数据的提取我的Kinect开发平台是：Win7x86 + VS2010 + Kinect for Windows SDK v1.6 + OpenCV2.3.0开发环境的搭建见上一文： /article/details/8146055 本学习笔记以下面的方式组织：编程前期分析、代码与注释和重要代码解析三部分。 要实现目标：通过微软的SDK提取骨
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2024-05-11 16:30:53
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# 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
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# 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 |
