python使用cv2实现Guo-Hall算法

Guo-Hall算法是一种边缘细化算法，可以通过CV2库中的函数实现。下面是使用Python和CV2库实现Guo-Hall算法的示例代码：

import cv2
import numpy as np

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

# 二值化图像
ret, img = cv2.threshold(img, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)

# Guo-Hall算法
def guo_hall(img):
    h, w = img.shape
    dst = np.zeros((h, w), np.uint8)
    for i in range(h):
        for j in range(w):
            if img[i, j] == 0:  # 黑点
                p2 = img[i-1, j] if i > 0 else 0
                p3 = img[i-1, j+1] if i > 0 and j < w-1 else 0
                p4 = img[i, j+1] if j < w-1 else 0
                p5 = img[i+1, j+1] if i < h-1 and j < w-1 else 0
                p6 = img[i+1, j] if i < h-1 else 0
                p7 = img[i+1, j-1] if i < h-1 and j > 0 else 0
                p8 = img[i, j-1] if j > 0 else 0
                p9 = img[i-1, j-1] if i > 0 and j > 0 else 0
                # 计算C(p1)值
                cp1 = ((p2 == 0 and p3 == 1) + (p3 == 0 and p4 == 1) +
                       (p4 == 0 and p5 == 1) + (p5 == 0 and p6 == 1) +
                       (p6 == 0 and p7 == 1) + (p7 == 0 and p8 == 1) +
                       (p8 == 0 and p9 == 1) + (p9 == 0 and p2 == 1))
                # 计算N(p1)值
                np1 = p2 + p3 + p4 + p5 + p6 + p7 + p8 + p9
                # 判断是否为端点
                if np1 >= 2 and np1 <= 6 and cp1 == 1:
                    if p2 * p4 * p6 == 0 and p4 * p6 * p8 == 0:
                        dst[i, j] = 255
    return dst

# 细化图像
img_thin = guo_hall(img)

# 显示图像
cv2.imshow('input', img)
cv2.imshow('thin', img_thin)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在这个示例中，我们首先读取输入图像，然后将其转换为二值图像。接下来，我们实现了Guo-Hall算法，该算法使用8邻域像素值来计算C(p1)和N(p1)值，并根据它们的值判断是否为端点。最后，我们应用Guo-Hall算法来细化输入图像，并显示输入和细化图像。