python k3m算法
时间: 2023-07-25 21:43:19 浏览: 147
K3M算法是一种二值图像细化算法,用于将二值图像中的骨架提取出来。K3M算法的全称是“三次插值细化算法”,它是由Koenderink和Morph博士在1984年提出的。以下是Python实现K3M算法的步骤:
1. 定义一个3x3的结构元素,这个结构元素表示了骨架的形状。可以使用numpy数组来表示。
```
import numpy as np
struct_elem = np.array([
[1, 1, 1],
[1, 1, 1],
[1, 1, 1]
], dtype=np.uint8)
```
2. 对于二值图像中的每个像素,检查其周围8个像素是否都是黑色的(值为0)。如果是,则将该像素标记为待删除。如果不是,则跳过该像素。
```
def mark_pixels_to_delete(image):
rows, cols = image.shape
for i in range(1, rows-1):
for j in range(1, cols-1):
if image[i][j] == 1:
neighbors = np.array([
image[i-1][j-1], image[i-1][j], image[i-1][j+1],
image[i][j-1], image[i][j+1],
image[i+1][j-1], image[i+1][j], image[i+1][j+1]
])
if np.all(neighbors == 0):
image[i][j] = 2
```
3. 对于被标记为待删除的像素,检查其周围的像素是否可以用结构元素替代。如果可以,则将该像素删除。如果不可以,则跳过该像素。
```
def delete_marked_pixels(image, struct_elem):
rows, cols = image.shape
for i in range(1, rows-1):
for j in range(1, cols-1):
if image[i][j] == 2:
neighbors = np.array([
image[i-1][j-1], image[i-1][j], image[i-1][j+1],
image[i][j-1], image[i][j+1],
image[i+1][j-1], image[i+1][j], image[i+1][j+1]
])
se = struct_elem.flatten()
se[4] = 0
if np.array_equal(neighbors, se):
image[i][j] = 0
else:
image[i][j] = 1
```
4. 重复步骤2和步骤3,直到没有像素被标记为待删除为止。
```
def k3m(image, struct_elem):
prev_image = np.zeros_like(image)
while not np.array_equal(image, prev_image):
prev_image = np.copy(image)
mark_pixels_to_delete(image)
delete_marked_pixels(image, struct_elem)
return image
```
这就是Python实现K3M算法的基本步骤。需要注意的是,这个算法只能处理二值图像,而且图像中的骨架必须是连通的。如果图像中有多个不连通的骨架,需要对每个骨架分别进行处理。