python骨架化二值图像

Python骨架化二值图像是一种图像处理技术，用于提取二值图像中的主要骨架结构。骨架化可以将图像中的线条或边缘细化为单像素宽度，以便更好地表示图像的形状和结构。

在Python中，可以使用OpenCV库进行骨架化二值图像的处理。以下是一个简单的骨架化二值图像的Python代码示例：

import cv2

# 读取二值图像
image = cv2.imread('binary_image.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 进行骨架化处理
skel = cv2.ximgproc.thinning(image)

# 显示骨架化结果
cv2.imshow('Skeletonized Image', skel)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在上述代码中，首先使用`cv2.imread`函数读取二值图像，并将其转换为灰度图像。然后，使用`cv2.ximgproc.thinning`函数对图像进行骨架化处理，得到骨架化后的结果。最后，使用`cv2.imshow`函数显示骨架化结果，并通过`cv2.waitKey`和`cv2.destroyAllWindows`函数来控制窗口的显示。

相关问题

python骨架化二值图像的代码示例

当处理二值图像时，可以使用Python的OpenCV库来进行骨架化操作。下面是一个简单的代码示例：

import cv2

# 读取二值图像
image = cv2.imread('binary_image.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 进行骨架化操作
size = np.size(image)
skel = np.zeros(image.shape, np.uint8)

ret, image = cv2.threshold(image, 127, 255, 0)
element = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_CROSS, (3, 3))

while True:
    open = cv2.morphologyEx(image, cv2.MORPH_OPEN, element)
    temp = cv2.subtract(image, open)
    eroded = cv2.erode(image, element)
    skel = cv2.bitwise_or(skel, temp)
    image = eroded.copy()

    zeros = size - cv2.countNonZero(image)
    if zeros == size:
        break

# 显示骨架化结果
cv2.imshow("Skeleton", skel)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

请注意，上述代码中的`binary_image.png`是指代二值图像的文件名，你需要将其替换为你自己的二值图像文件名。此外，你还需要安装OpenCV库，可以使用`pip install opencv-python`命令进行安装。

用python写二值图像骨架提取代码

以下是一个基于 Python 和 OpenCV 库实现的二值图像骨架提取代码：

import cv2

# 实现 Zhang-Suen 骨架提取算法
def thinningIteration(img, iter):
    marker = cv2.bitwise_and(img, cv2.bitwise_not(cv2.erode(img, None)))

    while cv2.countNonZero(marker) > 0:
        temp = cv2.bitwise_and(cv2.bitwise_not(cv2.dilate(marker, None)), img)
        img = cv2.bitwise_or(img, temp)
        marker = cv2.bitwise_and(img, cv2.bitwise_not(cv2.erode(img, None)))

    return img

# 实现 Zhang-Suen 骨架提取算法
def thinning(img):
    img = cv2.threshold(img, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1]

    prev = np.zeros(img.shape, np.uint8)
    diff = None

    while True:
        img = thinningIteration(img, 0)
        img = thinningIteration(img, 1)
        diff = cv2.absdiff(img, prev)
        prev = img.copy()
        if cv2.countNonZero(diff) == 0:
            break

    return img

if __name__ == '__main__':
    img = cv2.imread('test.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
    skeleton = thinning(img)
    cv2.imshow('Skeleton', skeleton)
    cv2.waitKey(0)

其中，`thinning()` 函数实现 Zhang-Suen 骨架提取算法，`thinningIteration()` 函数实现骨架提取的迭代过程。

调用示例：

1. 读取二值图像 `test.png`：

img = cv2.imread('test.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

2. 进行骨架提取：

skeleton = thinning(img)

3. 显示结果：

cv2.imshow('Skeleton', skeleton)
cv2.waitKey(0)