图像细化只保留内径的python代码

我可以回答这个问题。以下是一个基于Python的图像细化算法，可以只保留内径：

import cv2
import numpy as np

def thinning(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

这个算法使用了OpenCV库，可以对输入的二值图像进行细化操作，只保留内径。

相关问题

python实现图像细化

图像细化（Thinning）是一种常用的图像处理算法，它可以将图像中的线条、边缘等细化成一条像素宽度的线条，从而减少图像数据量，提高图像处理速度。

在Python中，可以使用OpenCV库中的函数cv2.ximgproc.thinning()来实现图像细化。以下是一个简单的示例代码：

import numpy as np
import cv2

# 读取图像
img = cv2.imread('input.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 进行图像细化
thinned = cv2.ximgproc.thinning(img)

# 显示结果
cv2.imshow('Thinned Image', thinned)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在这个示例中，我们首先使用cv2.imread()函数读取输入图像，并将其转换为灰度图像。然后，我们使用cv2.ximgproc.thinning()函数对图像进行细化处理，并将结果保存到thinned变量中。最后，我们使用cv2.imshow()函数显示细化后的图像，并使用cv2.waitKey()和cv2.destroyAllWindows()函数来等待用户按下任意键，然后关闭所有窗口。

需要注意的是，OpenCV的图像细化函数通常只适用于二值图像，即黑白图像。如果你的输入图像是彩色图像，则需要先将其转换为灰度图像，并使用阈值处理将其转换为二值图像，然后再进行细化处理。

图像二值化 细化 python

你可以使用Python中的OpenCV库来进行图像二值化和细化操作。下面是一个示例代码：

import cv2

# 读取图像
image = cv2.imread('image.jpg', 0)  # 使用灰度模式加载图像

# 二值化
_, binary_image = cv2.threshold(image, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)

# 细化
thinned_image = cv2.ximgproc.thinning(binary_image)

# 显示结果
cv2.imshow('Original Image', image)
cv2.imshow('Binary Image', binary_image)
cv2.imshow('Thinned Image', thinned_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

请确保你已经安装了OpenCV库，可以使用`pip install opencv-python`命令进行安装。这段代码首先读取一张图像，并将其转换为灰度模式。然后使用`cv2.threshold()`函数将图像二值化，阈值为127。最后使用`cv2.ximgproc.thinning()`函数对二值化图像进行细化操作。你可以根据需要调整阈值或者选择不同的细化方法。

注意，`image.jpg`应该替换为你的图像文件名或路径。