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像简化为一组线条或者曲线，这些线条或者曲线表示了物体或者图像的主要轮廓和结构。骨架提取可以帮助我们理解和分析图像中的重要信息，同时也可以用于图像的压缩和特征提取。
骨架提取的方法
在Python中，有多种方法可以进行骨架提取。以下是一些常用的方法：
1. Zhang-Suen骨架提取算法
Zhang-Suen骨架提取算法是一种基于细化的骨架提取算法。它通过反复迭代，将物体的边缘逐渐细化为骨架。这个算法的思想是通过删除图像中的像素点来逐渐减小物体的宽度，直到最终得到骨架。
以下是使用Python实现的Zhang-Suen骨架提取算法的示例代码：
# 导入所需的库
import cv2
import numpy as np
# 加载图像
image = cv2.imread('image.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
# 二值化图像
ret, binary_image = cv2.threshold(image, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)
# 初始化骨架图像
skeleton = np.zeros(binary_image.shape, dtype=np.uint8)
# 迭代直到没有像素可以细化为止
while True:
# 第一步：标记需要删除的像素点
marker = np.zeros(binary_image.shape, dtype=np.uint8)
for i in range(1, binary_image.shape[0] - 1):
for j in range(1, binary_image.shape[1] - 1):
p2 = binary_image[i - 1, j]
p3 = binary_image[i - 1, j + 1]
p4 = binary_image[i, j + 1]
p5 = binary_image[i + 1, j + 1]
p6 = binary_image[i + 1, j]
p7 = binary_image[i + 1, j - 1]
p8 = binary_image[i, j - 1]
p9 = binary_image[i - 1, j - 1]
if binary_image[i, j] == 255 and 2 <= (p2 + p3 + p4 + p5 + p6 + p7 + p8 + p9) <= 6 \
and sum([p2, p4, p6]) >= 1 and sum([p4, p6, p8]) >= 1:
marker[i, j] = 1
# 第二步：删除标记的像素点
skeleton = cv2.bitwise_or(skeleton, marker)
binary_image = cv2.bitwise_and(binary_image, cv2.bitwise_not(marker))
# 第三步：标记需要删除的像素点
marker = np.zeros(binary_image.shape, dtype=np.uint8)
for i in range(1, binary_image.shape[0] - 1):
for j in range(1, binary_image.shape[1] - 1):
p2 = binary_image[i - 1, j]
p3 = binary_image[i - 1, j + 1]
p4 = binary_image[i, j + 1]
p5 = binary_image[i + 1, j + 1]
p6 = binary_image[i + 1, j]
p7 = binary_image[i + 1, j - 1]
p8 = binary_image[i, j - 1]
p9 = binary_image[i - 1, j - 1]
if binary_image[i, j] == 255
