骨架快速提取的算法python

时间: 2023-09-14 09:04:38 浏览: 206
常用的骨架快速提取算法有多种,其中一种是基于中轴线的细化算法,可以用Python实现。 1. 首先,将二值化的图像进行细化(或称为骨架化),得到中轴线。 2. 对中轴线进行拓扑分析,找到所有端点和交叉点。 3. 从任意一个端点出发,沿着中轴线向交叉点方向搜索,直到找到另一个端点为止。这一过程中,记录下搜索路径上的所有交叉点和端点,这些点就是骨架的分支点。 4. 对于每个分支点,将其周围的中轴线分成若干条子骨架,这些子骨架之间没有交叉点或端点,每个子骨架的起点是该分支点,终点是其周围的交叉点或端点。 5. 对于每个子骨架,用最小二乘法拟合一条直线,得到该子骨架的方向和长度。将所有子骨架的方向和长度记录下来,得到整个骨架的形状。 以下是一个基于OpenCV的Python代码示例,实现了基于中轴线的骨架快速提取算法: ```python import cv2 import numpy as np # 读入二值化图像 img = cv2.imread("binary_image.png", cv2.IMREAD_GRAYSCALE) # 细化图像,得到中轴线 skel = cv2.ximgproc.thinning(img) # 找到所有端点和交叉点 keypoints = cv2.xfeatures2d.StarDetector_create().detect(skel) # 遍历所有端点,提取骨架 skeleton = [] for kp in keypoints: if kp.response < 100: # 筛选出较长的端点 continue path = [kp.pt] # 记录搜索路径 while True: neighbors = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_CROSS, (3, 3)) neighbors[1, 1] = 0 neighbor_kps = [kp for kp in cv2.KeyPoint_convert(cv2.KeyPointsFilter.filter(keypoints, neighbors))] if len(neighbor_kps) == 1: # 到达另一个端点 path.append(neighbor_kps[0]) break elif len(neighbor_kps) == 2: # 继续搜索 path.append(neighbor_kps[0]) path.append(neighbor_kps[1]) skel[int(path[-1][1]), int(path[-1][0])] = 0 # 避免重复搜索 kp = neighbor_kps[1] # 选取下一个邻居 else: # 遇到分叉点或环 break if len(path) > 2: # 筛选出较长的骨架 skeleton.append(path) # 提取骨架方向和长度 shapes = [] for path in skeleton: coords = np.array(path, np.float32) direction = cv2.fitLine(coords, cv2.DIST_L2, 0, 0.01, 0.01) length = np.linalg.norm(coords[-1] - coords[0]) shapes.append((direction, length)) # 显示骨架 display_img = cv2.cvtColor(skel, cv2.COLOR_GRAY2BGR) for shape in shapes: pt1 = tuple(np.round(shape[0][:2] - shape[0][2:] * shape[1]).astype(int)) pt2 = tuple(np.round(shape[0][:2] + shape[0][2:] * shape[1]).astype(int)) cv2.line(display_img, pt1, pt2, (0, 0, 255), 2) cv2.imshow("skeleton", display_img) cv2.waitKey() ``` 其中,使用了OpenCV的细化函数(`cv2.ximgproc.thinning`)和拟合直线函数(`cv2.fitLine`),以及Star特征检测器(`cv2.xfeatures2d.StarDetector_create`)。通过遍历所有端点,沿着中轴线搜索骨架并拟合直线,最终得到了骨架的形状。
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