opencv 连接骨架

根据提供的引用内容，似乎是在讨论图像处理中的骨架提取问题。下面是使用OpenCV进行骨架提取的方法：

1. 读取图像并将其转换为灰度图像

import cv2

img = cv2.imread('image.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

2. 对灰度图像进行二值化处理

ret, thresh = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)

3. 对二值化图像进行反色处理

thresh = cv2.bitwise_not(thresh)

4. 对反色后的图像进行距离变换

dist_transform = cv2.distanceTransform(thresh, cv2.DIST_L2, 5)

5. 对距离变换后的图像进行二值化处理

ret, sure_fg = cv2.threshold(dist_transform, 0.7*dist_transform.max(), 255, 0)

6. 对二值化后的图像进行膨胀操作

kernel = np.ones((3,3),np.uint8)
sure_fg = cv2.dilate(sure_fg,kernel,iterations=3)

7. 对膨胀后的图像进行距离变换

dist_transform = cv2.distanceTransform(sure_fg, cv2.DIST_L2, 5)

8. 对距离变换后的图像进行二值化处理

ret, sure_fg = cv2.threshold(dist_transform, 0.7*dist_transform.max(), 255, 0)

9. 对二值化后的图像进行反色处理

sure_fg = cv2.bitwise_not(sure_fg)

10. 对反色后的图像进行骨架提取

size = np.size(sure_fg)
skel = np.zeros(sure_fg.shape,np.uint8)
element = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_CROSS,(3,3))
done = False
while(not done):
    eroded = cv2.erode(sure_fg,element)
    temp = cv2.dilate(eroded,element)
    temp = cv2.subtract(sure_fg,temp)
    skel = cv2.bitwise_or(skel,temp)
    sure_fg = eroded.copy()
    zeros = size - cv2.countNonZero(sure_fg)
    if zeros==size:
        done = True

以上就是使用OpenCV进行骨架提取的方法。需要注意的是，这里的骨架提取是基于二值化图像的，因此需要先对图像进行二值化处理。