用python实现将骨架化后的图片里的点连成线 打开多张图片进行批量处理和保存到特定文件夹理

以下是用Python实现将骨架化后的图片里的点连成线，打开多张图片进行批量处理并将结果保存到特定文件夹的代码示例：

import os
import cv2

# 骨架化函数
def skeletonize(img):
    size = np.size(img)
    skel = np.zeros(img.shape,np.uint8)
    ret,img = cv2.threshold(img,127,255,0)
    element = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_CROSS,(3,3))
    done = False
    while(not done):
        eroded = cv2.erode(img,element)
        temp = cv2.dilate(eroded,element)
        temp = cv2.subtract(img,temp)
        skel = cv2.bitwise_or(skel,temp)
        img = eroded.copy()
        zeros = size - cv2.countNonZero(img)
        if zeros==size:
            done = True
    return skel

# 连接骨架点函数
def connect_points(img):
    contours, hierarchy = cv2.findContours(img, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
    for cnt in contours:
        for i in range(len(cnt)-1):
            cv2.line(img, tuple(cnt[i][0]), tuple(cnt[i+1][0]), 255, 1)
    return img

# 批量处理函数
def batch_processing(input_folder, output_folder):
    if not os.path.exists(output_folder):
        os.makedirs(output_folder)
    for file in os.listdir(input_folder):
        if file.endswith('.png'):
            img = cv2.imread(os.path.join(input_folder, file), cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
            skel = skeletonize(img)
            result = connect_points(skel)
            cv2.imwrite(os.path.join(output_folder, file), result)

# 主函数
if __name__ == '__main__':
    input_folder = 'input_folder_path'
    output_folder = 'output_folder_path'
    batch_processing(input_folder, output_folder)

使用时需将 `input_folder_path` 和 `output_folder_path` 修改为实际的文件夹路径。其中 `batch_processing` 函数为批量处理函数，可实现对输入文件夹内所有 `.png` 格式的图片进行骨架化、点连接以及保存到输出文件夹内的功能。