# 使用 Python 和 OpenCV 实现边缘检测与骨架提取
在计算机视觉中，边缘检测和骨架提取是两个重要的任务。边缘是图像中明暗变化最为显著的地方，能够有效地描述对象的轮廓。而骨架提取则是将形状简化为一条或多条细线，从而保留形状的拓扑结构。本文将介绍如何使用 Python 和 OpenCV 实现这两个任务，并通过实际代码示例进行说明。
## 1. 安装 OpenCV
在开始之前，我们需
目录前言：本篇学习内容：1.基于OpenCV的边缘检测1.1 边缘检测一般步骤1.2 Sobel算子1.3 Canny边缘检测2. 源码分析参考文献： 前言：笔者目前在校本科大二，有志于进行计算机视觉、计算机图形学方向的研究，准备系统性地、扎实的学习一遍OpenCV的内容，故记录学习笔记，同时，由于笔者同时学习数据结构、机器学习等知识，会尽量根据自己的理解，指出OpenCV的应用，并在加上自己理
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2023-10-10 13:46:25
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文章目录前言正文软件说明实验结果附录参考 前言作业要求使用c/c++编写涉及课堂知识点，能实现一定功能的代码，并发布为可执行程序，在其他电脑上时运行时无需安装相关库。所以我用MFC和OpenCV写了一个小demo实现Canny边缘检测，通过静态编译满足程序通用性要求。完整项目代码地址：https://github.com/liuzwin98/CannyEdgeDetectionDemo正文软件说
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2024-07-08 20:14:07
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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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在上文已经学习过了opencv的编码规则，为了能够方便灵活的运用OPECV库，我们需要对其框架结构进行学习了解，以方便我们进行实际工程调用调用。1、Opnecv库到底提供了什么？ 打开opencv源码安装的文件夹E:\opencv\opencv 可以看到上述文件，很明显，Opencv解压后，提供给我们一个编译环境及工程的源码环境以及使用的LICENSE。2、Opencv库build
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2024-04-05 08:42:04
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模型效果：在上文中，我们制作了数据集，并利用数据集进行了模型的训练，利用静态图片和视频对模型的检测效果进行了检验，发现效果还是不错的。 前两张为静态图片检测，后一张为视频检测效果截图。 但是模型要想部署在算力微弱的树莓派上，还需要进行两次模型转化才能运行在NCS上进行前向推理。模型转化：第一次转化：（.weight–>.pb）这里的模型转化OpenVINO给出了官方指南https://doc
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2024-05-29 20:57:44
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# Python OpenCV 实现骨架提取
骨架提取（Skeletonization）是图像处理中的一项重要技术，它用于将图像中的对象简化为一条细线，从而保持对象的拓扑结构。这个过程在形状分析、模式识别和计算机视觉等领域广泛应用。本文将采用 Python 中的 OpenCV 库，详细介绍如何实现骨架提取，并提供示例代码和相应的序列图和状态图。
## 一、骨架提取的原理
对于二值图像，骨架提
原创
2024-08-02 07:12:57
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# 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
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# 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
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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 |
# 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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1.参考资料 https://www.codeproject.com/Articles/99457/Edge-Based-Template-Matching用opencv编写的形状匹配算法，但不具旋转和缩放功能。著名机器视觉软件Halcon 的开发人员出版的一本书2.Machine Vision Algorithms and Applications [Carsten Steger, M
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2024-01-05 14:12:02
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# 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
## 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
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# 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
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Graph Cut 与Grab Cut 都是基于图论得分割方法。另外OpenCV实现了Grab Cut。Graph cuts 是一种有用和流行的能量优化算法，在计算机视觉领域应用于前背景分割，立体视觉，抠图。此类问题与图的最小割问题相关联。 首先用一个无向图 G 表示要分割的图像，V和E分别是顶点（vertex）和边（edge）的集合。此处的Graph和普通的Graph稍有不同。Graph Cu
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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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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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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