skeletonize将骨骼化数据转换为线数据

在`skimage.morphology`模块中，`skeletonize`函数用于将二值化图像数据转换为骨骼化的线数据。

下面是一个示例代码，演示如何使用`skimage.morphology.skeletonize`函数将二值化图像数据转换为线数据：

from skimage import io, morphology

# 读取二值化图像
binary_image = io.imread('binary_image.png')

# 对二值化图像进行骨骼化
skeleton_image = morphology.skeletonize(binary_image)

# 可选：可视化结果
import matplotlib.pyplot as plt
plt.imshow(skeleton_image, cmap='gray')
plt.show()

在这个示例中，首先使用`io.imread`函数读取二值化图像数据。然后，使用`morphology.skeletonize`函数对二值化图像进行骨骼化处理，得到线数据。最后，使用`plt.imshow`函数进行可视化展示。

需要注意的是，输入给`skeletonize`函数的图像应该是二值化的，即只包含两个数值（0和255）的图像。如果你的图像不是二值化的，可以使用阈值分割等方法将其转换为二值化图像。

此外，骨骼化是基于细化算法实现的，结果可能受到图像分辨率、噪声等因素的影响。在具体应用中，你可能需要根据实际需求进行后续的处理和分析。