用python写一个图像边界线提取和骨架化提取代码 要求图像批量输入和图像批量输出

好的，我可以为您提供一个基于Python的边界线提取和骨架化提取代码，并支持批量输入和输出图像。

代码如下：

import cv2
import os

# 边界线提取函数
def get_contour(img):
    # 转换为灰度图像
    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    # 进行二值化处理
    ret, binary = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY | cv2.THRESH_OTSU)
    # 提取轮廓
    contours, hierarchy = cv2.findContours(binary, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
    # 绘制轮廓
    cv2.drawContours(img, contours, -1, (0, 0, 255), 2)
    return img

# 骨架化提取函数
def get_skeleton(img):
    # 转换为灰度图像
    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    # 进行二值化处理
    ret, binary = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY | cv2.THRESH_OTSU)
    # 进行形态学处理，获取骨架
    size = np.size(binary)
    skel = np.zeros(binary.shape, np.uint8)
    element = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_CROSS, (3, 3))
    done = False
    while not done:
        eroded = cv2.erode(binary, element)
        temp = cv2.dilate(eroded, element)
        temp = cv2.subtract(binary, temp)
        skel = cv2.bitwise_or(skel, temp)
        binary = eroded.copy()
        zeros = size - cv2.countNonZero(binary)
        if zeros == size:
            done = True
    # 显示骨架
    cv2.imshow("skeleton", skel)
    cv2.waitKey(0)
    return skel

# 批量处理函数
def batch_process(path, process_func):
    # 遍历指定路径下所有图像
    for file_name in os.listdir(path):
        # 仅处理jpg和png格式的图像文件
        if file_name.endswith(".jpg") or file_name.endswith(".png"):
            # 读取图像
            img_path = os.path.join(path, file_name)
            img = cv2.imread(img_path)
            # 进行图像处理
            img_processed = process_func(img)
            # 保存处理后的图像
            processed_path = os.path.join(path, "processed")
            if not os.path.exists(processed_path):
                os.makedirs(processed_path)
            processed_file_name = os.path.splitext(file_name)[0] + "_processed.jpg"
            processed_file_path = os.path.join(processed_path, processed_file_name)
            cv2.imwrite(processed_file_path, img_processed)

# 测试
if __name__ == '__main__':
    # 指定图像路径
    img_path = "your_image_folder_path"
    # 批量进行边界线提取
    batch_process(img_path, get_contour)
    # 批量进行骨架化提取
    batch_process(img_path, get_skeleton)

在代码中，我们定义了两个图像处理函数：`get_contour` 和 `get_skeleton`，分别用于边界线提取和骨架化提取。这两个函数都接受一个图像作为输入，并返回处理后的图像。

我们还定义了一个批量处理函数 `batch_process`，该函数接受一个图像路径和一个处理函数作为参数，遍历指定路径下的所有图像，对每个图像应用指定的处理函数，并保存处理后的图像。

您只需要将您的图像放在指定路径下，运行代码即可批量处理所有图像。处理后的图像将保存在`processed`文件夹中。