python实现提取骨架算法

可以使用OpenCV库来实现骨架提取算法。以下是一个基于OpenCV的Python代码示例：

import cv2

# 读取图像
img = cv2.imread("skeleton.png", 0)

# 二值化处理
ret, thresh = cv2.threshold(img, 127, 255, 0)

# 膨胀操作
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_CROSS, (3, 3))
dilated = cv2.dilate(thresh, kernel, iterations=3)

# 骨架提取
skeleton = cv2.ximgproc.thinning(dilated)

# 显示结果
cv2.imshow("Original", img)
cv2.imshow("Skeleton", skeleton)
cv2.waitKey(0)

这个示例代码中，首先使用`cv2.imread()`函数读取图像，然后使用`cv2.threshold()`函数将图像二值化。接着，使用`cv2.dilate()`函数对二值图像进行膨胀操作，使得骨架更容易被提取。最后，使用`cv2.ximgproc.thinning()`函数提取骨架，得到提取出的骨架图像。

相关问题

骨架提取算法python

骨架提取算法，又称为细化算法，是一种可以将二值图像中的对象细化为单像素宽度的算法。下面是一个基于Python的骨架提取算法示例：

import cv2
import numpy as np

def thinning(img):
    # 定义细化算法需要的核
    kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_CROSS, (3, 3))
    size = np.size(img)
    skel = np.zeros(img.shape, np.uint8)
    # 循环直到没有像素需要细化为止
    while True:
        eroded = cv2.erode(img, kernel)
        temp = cv2.dilate(eroded, kernel)
        temp = cv2.subtract(img, temp)
        skel = cv2.bitwise_or(skel, temp)
        img = eroded.copy()
        zeros = size - cv2.countNonZero(img)
        if zeros == size:
            break
    return skel

# 读入二值图像
img = cv2.imread('image.png', 0)
# 对图像进行反色处理
img = cv2.bitwise_not(img)
# 进行骨架提取
skel = thinning(img)
# 显示结果
cv2.imshow('Original Image', img)
cv2.imshow('Thinning Image', skel)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在这个示例中，我们使用OpenCV库来读取和显示图像，并定义了一个名为"thinning"的函数来进行骨架提取。在该函数中，我们使用了腐蚀和膨胀操作来实现细化算法，并循环直到没有像素需要细化为止。最后，我们将得到的骨架图像显示出来。

骨架快速提取的算法python

常用的骨架快速提取算法有多种，其中一种是基于中轴线的细化算法，可以用Python实现。

1. 首先，将二值化的图像进行细化（或称为骨架化），得到中轴线。

2. 对中轴线进行拓扑分析，找到所有端点和交叉点。

3. 从任意一个端点出发，沿着中轴线向交叉点方向搜索，直到找到另一个端点为止。这一过程中，记录下搜索路径上的所有交叉点和端点，这些点就是骨架的分支点。

4. 对于每个分支点，将其周围的中轴线分成若干条子骨架，这些子骨架之间没有交叉点或端点，每个子骨架的起点是该分支点，终点是其周围的交叉点或端点。

5. 对于每个子骨架，用最小二乘法拟合一条直线，得到该子骨架的方向和长度。将所有子骨架的方向和长度记录下来，得到整个骨架的形状。

以下是一个基于OpenCV的Python代码示例，实现了基于中轴线的骨架快速提取算法：

import cv2
import numpy as np

# 读入二值化图像
img = cv2.imread("binary_image.png", cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 细化图像，得到中轴线
skel = cv2.ximgproc.thinning(img)

# 找到所有端点和交叉点
keypoints = cv2.xfeatures2d.StarDetector_create().detect(skel)

# 遍历所有端点，提取骨架
skeleton = []
for kp in keypoints:
    if kp.response < 100:  # 筛选出较长的端点
        continue
    path = [kp.pt]  # 记录搜索路径
    while True:
        neighbors = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_CROSS, (3, 3))
        neighbors[1, 1] = 0
        neighbor_kps = [kp for kp in cv2.KeyPoint_convert(cv2.KeyPointsFilter.filter(keypoints, neighbors))]
        if len(neighbor_kps) == 1:  # 到达另一个端点
            path.append(neighbor_kps[0])
            break
        elif len(neighbor_kps) == 2:  # 继续搜索
            path.append(neighbor_kps[0])
            path.append(neighbor_kps[1])
            skel[int(path[-1][1]), int(path[-1][0])] = 0  # 避免重复搜索
            kp = neighbor_kps[1]  # 选取下一个邻居
        else:  # 遇到分叉点或环
            break
    if len(path) > 2:  # 筛选出较长的骨架
        skeleton.append(path)

# 提取骨架方向和长度
shapes = []
for path in skeleton:
    coords = np.array(path, np.float32)
    direction = cv2.fitLine(coords, cv2.DIST_L2, 0, 0.01, 0.01)
    length = np.linalg.norm(coords[-1] - coords[0])
    shapes.append((direction, length))

# 显示骨架
display_img = cv2.cvtColor(skel, cv2.COLOR_GRAY2BGR)
for shape in shapes:
    pt1 = tuple(np.round(shape[0][:2] - shape[0][2:] * shape[1]).astype(int))
    pt2 = tuple(np.round(shape[0][:2] + shape[0][2:] * shape[1]).astype(int))
    cv2.line(display_img, pt1, pt2, (0, 0, 255), 2)
cv2.imshow("skeleton", display_img)
cv2.waitKey()

其中，使用了OpenCV的细化函数（`cv2.ximgproc.thinning`）和拟合直线函数（`cv2.fitLine`），以及Star特征检测器（`cv2.xfeatures2d.StarDetector_create`）。通过遍历所有端点，沿着中轴线搜索骨架并拟合直线，最终得到了骨架的形状。