用python实现 将输入的骨架化的图像进行曲线拟合 批量图片输入和批量图片保存

实现思路：
1. 读取输入的骨架化图像；
2. 对图像进行二值化处理；
3. 用OpenCV中的findContours函数找到图像中的轮廓；
4. 对每个轮廓进行曲线拟合；
5. 将拟合后的曲线绘制在一张空白图像上；
6. 将拟合后的曲线绘制在原图像上，形成拟合后的图像；
7. 将拟合后的图像保存。

代码实现：

import cv2
import numpy as np
import os

def curve_fitting(image_path, save_path):
    # 读取输入的骨架化图像
    img = cv2.imread(image_path, 0)

    # 对图像进行二值化处理
    ret, thresh = cv2.threshold(img, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)

    # 用findContours函数找到图像中的轮廓
    contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

    # 创建一张空白图像
    blank_img = np.zeros((img.shape[0], img.shape[1], 3), np.uint8)

    # 对每个轮廓进行曲线拟合
    for i in range(len(contours)):
        cnt = contours[i]
        if len(cnt) > 10:
            # 对轮廓进行多项式拟合，拟合出3次曲线
            x, y = cnt[:, 0, 0], cnt[:, 0, 1]
            z = np.polyfit(x, y, 3)
            p = np.poly1d(z)
            x_new = np.linspace(x[0], x[-1], 100)
            y_new = p(x_new)

            # 将拟合后的曲线绘制在一张空白图像上
            for j in range(len(x_new)):
                cv2.circle(blank_img, (int(x_new[j]), int(y_new[j])), 1, (255, 255, 255), -1)

            # 将拟合后的曲线绘制在原图像上，形成拟合后的图像
            cv2.polylines(img, [np.int32(np.column_stack((x_new, y_new)))], False, (255, 255, 255), 1)

    # 将拟合后的图像保存
    cv2.imwrite(save_path, img)

if __name__ == '__main__':
    # 批量图片输入和批量图片保存
    input_folder = './input_folder/'
    output_folder = './output_folder/'
    for image_name in os.listdir(input_folder):
        image_path = input_folder + image_name
        save_path = output_folder + image_name
        curve_fitting(image_path, save_path)

使用说明：
1. 将需要处理的骨架化图像放在input_folder文件夹下；
2. 运行上述代码，即可得到拟合后的图像，并保存在output_folder文件夹下。