opencv骨架提取python

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mob64ca12f3496a 2023-10-18 13:47:14 ©著作权

文章标签 OpenCV 图像处理 python 文章分类 Python 后端开发

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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. 骨架提取的原理

骨架提取的原理是通过迭代细化操作，将对象的边界逐渐缩小为其主要轮廓。细化操作可以通过删除对象的边界像素来实现。这个过程会在对象的内部创建一个细小的通道，使得对象的轮廓变得更窄，更接近于其骨架。最终的骨架提取结果是一个由像素点组成的细线性结构。

3. OpenCV中的骨架提取函数

OpenCV提供了一个名为cv2.ximgproc.thinning()的函数，可以用来进行骨架提取。这个函数基于Zhang-Suen细化算法，通过迭代删除边界像素来实现骨架提取。该函数的使用方法如下所示：

thinning(image, dst=None, thinningType=cv2.ximgproc.THINNING_ZHANGSUEN)

image：输入二值图像，应为8位单通道图像，其中对象的像素值为255，背景的像素值为0。
dst：输出骨架提取结果，与输入图像具有相同的大小和类型。
thinningType：细化算法类型，可以是cv2.ximgproc.THINNING_ZHANGSUEN或cv2.ximgproc.THINNING_GUOHALL。

4. 示例代码

下面是一个使用OpenCV进行骨架提取的Python代码示例：

import cv2
import numpy as np

# 读取图像
image = cv2.imread('image.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 二值化图像
_, binary = cv2.threshold(image, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)

# 进行骨架提取
skeleton = cv2.ximgproc.thinning(binary)

# 显示原图和骨架提取结果
cv2.imshow('Original Image', image)
cv2.imshow('Skeleton', skeleton)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在这个示例中，我们首先读取了一张灰度图像，并将其二值化。然后，我们调用cv2.ximgproc.thinning()函数对二值图像进行骨架提取。最后，我们使用cv2.imshow()函数显示原图和骨架提取结果。

5. 序列图

下面是一个使用骨架提取函数的序列图，展示了函数的执行过程：

sequenceDiagram
    participant User
    participant Code
    participant OpenCV
    
    User->>Code: 读取图像
    User->>Code: 二值化图像
    Code->>OpenCV: 调用骨架提取函数
    OpenCV->>Code: 返回骨架提取结果
    Code->>User: 显示结果