如何在OpenCV C++中使用细化算法处理图像骨架提取，并封装为函数进行调用？请结合《OpenCV C++ 实现图像细化算法》中的`thinImage_Normal`函数给出示例。

在图像处理领域，骨架提取是一种重要的预处理步骤，它能够帮助我们获得图像的中心线，减少后续处理的复杂度。OpenCV作为一个功能强大的计算机视觉库，提供了丰富的接口来处理这类问题。通过使用OpenCV中的`thinImage_Normal`函数，我们可以轻松地将图像细化，并且可以将这一过程封装为函数以便于调用。

参考资源链接：[OpenCV C++ 实现图像细化算法](https://wenku.csdn.net/doc/4nuqn38ryg?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，确保你已经安装了OpenCV库，并正确配置了开发环境。然后，你可以按照《OpenCV C++ 实现图像细化算法》资源中的示例，编写一个函数`thinImage_Normal`。在这个函数中，你需要对输入的MAT对象进行像素级的遍历，检查每个像素的邻域特征，决定是否进行细化操作。通常，一个像素会被细化，如果它满足以下条件之一：
- 如果一个像素的8个邻域中有6个或更多是黑色的；
- 如果一个像素的8个邻域中有4个是黑色的，并且这4个像素在一条线上。

在实现这一算法时，需要特别注意边界条件的处理，以避免数组越界。函数`thinImage_Normal`可以接受多个参数，例如输入输出的MAT对象，以及其他用于调整细化行为的参数。

以下是一个简化的示例代码，展示了如何封装这一过程为一个函数：

void thinImage_Normal(const Mat& src, Mat& dst) {
    // 检查输入输出参数
    CV_Assert(src.type() == CV_8UC1);
    dst.create(src.size(), src.type());

    // 对于图像中的每个像素进行遍历
    for (int y = 1; y < src.rows - 1; y++) {
        for (int x = 1; x < src.cols - 1; x++) {
            uchar *p1 = &src.at<uchar>(y, x);
            uchar *p2 = &src.at<uchar>(y - 1, x - 1);
            // ... 其他邻域像素指针的初始化

            uchar ap = 0; // 细化计数
            // 细化条件的检查与计数
            // ...

            // 根据细化计数决定是否删除当前像素
            if (/* 细化条件满足 */) {
                dst.at<uchar>(y, x) = 0;
            } else {
                dst.at<uchar>(y, x) = src.at<uchar>(y, x);
            }
        }
    }
}

// 使用示例
int main() {
    Mat src, dst;
    // 加载图像或进行预处理
    // ...

    thinImage_Normal(src, dst);

    // 显示或保存结果图像
    // ...
}

在这个过程中，我们封装了细化算法，使得它能够被更方便地调用。你可以根据具体的需求调整`thinImage_Normal`函数的实现，比如添加更多的参数来控制细化过程，或者增加异常处理来增强算法的鲁棒性。建议在实现时参考《OpenCV C++ 实现图像细化算法》中的源码和说明，以便更深入地理解算法细节和提高代码的可维护性。

完成这一过程后，如果你希望继续深入了解OpenCV中的图像处理技术，比如学习如何结合并行处理优化算法性能，或者如何使用其他等待对象进行更高级的操作，建议进一步查阅官方文档以及相关高级教程，以便于在图像处理领域达到更高的技能水平。

参考资源链接：[OpenCV C++ 实现图像细化算法](https://wenku.csdn.net/doc/4nuqn38ryg?spm=1055.2569.3001.10343)