这几天开始接触人体行为识别，经过多方对比后，选择了现在最热的人体骨架提取开源库，openpose。下面就不多说了，直接开始openpose在win10下的配置：需求如下：1. VS2019 据说VS2015以上的版本就可以，VS201x主要是为了通过cMake生成的.sln文件生成可执行exe文件、dll文件，和一些程序运行所必需的文件，下载VS2019&n
这是专栏的额外篇 ，是Python中的ggplot的可视化包。其实，我是不知道这篇放在哪里。 ggplot2的简介ggplot2是数据可视化的重要程序包，用于绘制各种高级统计图形。ggplot2命令的基本组成 具体来讲，在ggplot2程序包中，每一副图都是由若干组件组成的，这些组件包括：data: 数据，必须为data.frame。coordinate system: 数据可视化，主要是在二维平
# Python 骨架项目的构建指南
在软件开发的过程中，构建一个清晰的代码骨架是非常重要的。骨架项目通常为后续的开发奠定基础，确保项目结构良好、易维护。本文将带你逐步实现一个简单的 Python 骨架项目。
## 整体流程
以下是构建 Python 骨架的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|---------------------
框架内容
首先创建项目目录：
root@he-desktop:~/python# mkdir -p projects
root@he-desktop:~/python# cd projects/
root@he-desktop:~/python/projects# mkdir skeleton
root@he-de
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2024-01-23 20:16:17
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所谓骨架，可以理解为图像的中轴，一个长方形的骨架，是它的长方向上的中轴线。
1、简介图像的细化主要是针对二值图而言。所谓骨架，可以理解为图像的中轴，一个长方形的骨架，是它的长方向上的中轴线。圆的骨架是它的圆心，直线的骨架是它自身，孤立点的骨架也是自身。2、骨架的获取骨架的获取主要有两种方法：（1）基于烈火模拟设想在同一时刻，将目标的边缘线都点燃，火的前沿
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2023-08-11 10:28:32
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# 练习46.项目骨架这里你将学会如何建立一个项目“骨架”目录。这个骨架目录具备让项目跑起来的所有基本内容。它里边会包含你的项目文件布局、自动化测试代码，模组，以及安装脚本。当你建立一个新项目的时候，只要把这个目录复制过去，改改目录的名字，再编辑里边的文件就行了。## 安装Python 软件包的你需要使用pip预先安装一些软件包，不过问题就来了。我的本意是让这本书越清晰越干净越好，不过安装软件的方
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2023-11-04 20:32:32
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骨架提取是将二值图像减少到1像素宽的表示。这对于特征提取和（或）表示对象的拓扑结构非常有用。# pip install scikit-image
from skimage.morphology import skeletonize
from skimage import data
import matplotlib.pyplot as plt
from skimage.util import in
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2023-10-08 20:38:51
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骨架提取，也叫二值图像细化。这种算法能将一个连通区域细化成一个像素的宽度，用于特征提取和目标拓扑表示。骨架提取与分水岭算法也属于形态学处理范畴，都放在morphology子模块内。 morphology子模块提供了两个函数用于骨架提取，分别是skeletonize()函数和medial_axis()函数。 1）skeletonize()函数 在模块：skimage.morphology.skele
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2023-11-17 23:31:37
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目标：
如何创建《项目“骨架”目录》
包含：项目文件布局、自动化测试代码，模组，以及安装脚本。
由于编写一个Python
文件可以作为
一个模块，
一个带__init__.py的目录算一个
包。
创建：第一步需要构架的项目文件框架如下： 第二步构建代码（Linux系统下的终端）： ~ $ mkdir -p pro
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2024-03-11 16:46:47
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# Python 骨架端点简介
在构建网络应用时，Python 提供了丰富的框架和库，能够帮助开发者快速创建高效、可维护的服务。骨架端点（Skeleton Endpoints）是构建 RESTful API 的基础，这些端点能够接收请求并返回响应。本文将带你了解如何使用 Python 创建一个简单的骨架端点。
## 一、骨架端点的基本概念
骨架端点是指一组由 URL 指定的服务接口，它们能够
# 实现Python人体骨架的步骤
作为一名经验丰富的开发者，我将教会你如何实现Python人体骨架。下面是整个实现过程的步骤概述：
| 步骤 | 描述 |
| ------ | ------ |
| 步骤1 | 导入所需的库 |
| 步骤2 | 获取人体关键点 |
| 步骤3 | 绘制人体骨架 |
现在让我们详细讲解每一步所需做的事情以及相应的代码。
## 步骤1：导入所需的库
首先，
原创
2023-12-27 05:12:00
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## 如何实现一个Python骨架端点
在今天的开发场景中，Python因其简单易用而广泛应用于构建Web应用程序、API等。本文将带领您创建一个基本的Python骨架端点，帮助您理解从概念到实现的整个过程。
### 整体流程
为了创建一个Python骨架端点，我们可以遵循以下步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 安装Flask库 |
| 2
# Python计算骨架的科普文章
在计算机科学和图像处理中，骨架（Skeleton）是一种表示形状的简化方法。使用骨架可以高效地描述复杂的形状，并在图像分析、匹配和压缩等场景中发挥重要作用。本文将介绍什么是骨架以及如何用Python计算骨架，并提供相关代码示例。
## 骨架的概念
骨架是原始形状的简化表示，保留了形状的拓扑特征。可以把骨架看作是一种形状的“骨头”，在其周围通常会有多个分支和
## Python 提取骨架
在计算机视觉和图像处理领域，骨架提取是一种常用的技术，它可以将一个物体或者图像中的主要结构提取出来，得到一个简化的表示形式。骨架提取在很多领域有广泛的应用，如图像分析、模式识别、机器学习等。本文将介绍使用Python进行骨架提取的方法，并提供代码示例。
### 什么是骨架提取？
骨架提取是一种将物体或者图像中的主要结构提取出来的技术。它可以将一个复杂的形状或者图
原创
2023-10-25 09:46:17
258阅读
# Python骨架提取
## 1. 引言
在计算机视觉领域，骨架提取是一项重要的任务，它可以将图像中的物体或者人体的骨架提取出来，从而方便进行进一步的分析和处理。本文将介绍如何使用Python来实现骨架提取，并给出详细的代码和解释。
## 2. 流程图
首先我们来看一下整个实现骨架提取的流程图：
```mermaid
flowchart TD
A[读取图像] --> B[将图像转为
原创
2024-01-12 08:58:09
284阅读
# Python 骨架提取教程
## 介绍
在本教程中，我将指导你如何使用 Python 提取一个骨架。骨架提取是一种将图像中的主要结构线条提取出来的技术，可以在诸如图像处理、计算机视觉等领域中发挥重要作用。
## 整体流程
下表展示了整个骨架提取的流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 读取图像 |
| 2 | 对图像进行预处理 |
| 3 | 提取图像的边
原创
2023-08-01 18:47:28
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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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现在，我们可以说是已经入门python的新手程序员了。我们将学会如何去做一个项目，配置项目骨架，安装必备的软件包，自动测试等让项目跑起来所必备的技能。这个过程注定是无聊的，每个程序员都会经历这条路，因为前期工作准备好了才能进一步写项目代码。 ①创建项目骨架目录：我将给出一个模板出来： 首先，我们创建一个大的文件夹，给这个文件夹命名为你项目的名字，这次取名为“项目骨架
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2024-05-27 21:50:24
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图像骨架提取，实际上就是提取目标在图像上的中心像素轮廓。说白了就是以目标中心为准，对目标进行细化，一般细化后的目标都是单层像素宽度。比如输入图像是这样：输出骨架图像(红色)关于骨架提取，现存的算法有一千种以上（论文[1]中谈到，There are more than one thousand algorithms thathave been published on this topic）。论文[
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2023-12-12 12:39:45
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# 骨架曲线提取：Python图像骨架提取算法实现指南
## 引言
图像骨架提取是一种重要的技术，广泛应用于图像处理和计算机视觉领域。骨架是图像中物体形状的简化表示，保留了形状的基本特征和拓扑结构。本文将指导你如何使用Python实施骨架提取算法，通过详细的步骤和代码示例，使你能够独立完成图像骨架提取的任务。
## 整体流程
下面表格展示了图像骨架提取的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
