python提取出骨架线后，怎么才能按顺序获得骨架线上所有点的坐标呢

### 回答1：
在 Python 中，可以使用 OpenCV 库来提取骨架线。提取出骨架线后，可以使用 skeletonize 函数来得到骨架线上所有点的坐标。代码如下：

import cv2
import numpy as np
from skimage.morphology import skeletonize

# 读入图像
img = cv2.imread('image.jpg', 0)

# 二值化图像
ret, thresh = cv2.threshold(img, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)

# 提取骨架线
skeleton = skeletonize(thresh)

# 获取骨架线上所有点的坐标
coords = np.column_stack(np.where(skeleton > 0))

# 按顺序排序
coords = coords[np.lexsort(np.fliplr(coords).T)]

# 打印所有点的坐标
print(coords)

在这里，我们首先读入图像，然后将其二值化，接着使用 skeletonize 函数提取骨架线。最后，使用 np.column_stack 和 np.where 函数获取所有骨架线上的点的坐标，并使用 np.lexsort 函数按顺序排序。最终，我们可以得到所有骨架线上点的坐标。

### 回答2：
在Python中，使用OpenCV库可以很容易地提取出骨架线。一旦骨架线提取完成，可以按照以下步骤按顺序获取骨架线上所有点的坐标：

1. 将骨架线图像转换成二值图像，确保骨架线上的像素值为255，背景像素值为0。
2. 使用OpenCV的findContours函数找到骨架线上的所有轮廓，并将轮廓存储在一个列表中。
3. 对轮廓列表按照大小进行排序，按照从左到右的顺序排列（或者按照其他需求进行排序）。
4. 遍历排序后的轮廓列表，使用OpenCV的approxPolyDP函数将每个轮廓近似为一系列连续的线段，以便获取更富有结构的骨架线。
5. 对每个近似轮廓使用OpenCV的reshape函数将其转换为一个数组，并将数组存储在一个列表中。
6. 使用numpy库的concatenate函数将所有的数组连接成一个大数组。
7. 使用列表解析将大数组转换为一个二维列表，其中每一行代表一个点的坐标，列表的第一列为横坐标，第二列为纵坐标。
8. 最后，你就可以按照顺序得到骨架线上所有点的坐标。

需要注意的是，上述方法中使用的函数和库需要事先安装和导入，并且可能需要进行一些参数调整以适应不同的图像和骨架线提取需求。

### 回答3：
在Python中，可以使用OpenCV库来进行骨架线的提取。提取出骨架线后，可以利用OpenCV库中的函数来获取骨架线上所有点的坐标。

首先，可以使用OpenCV的函数cv2.findContours来查找图像中的骨架线。得到骨架线的轮廓后，可以使用cv2.approxPolyDP函数将每条曲线近似为由直线段组成的多边形。

接下来，可以使用numpy的函数numpy.concatenate来将所有骨架线的坐标连接在一起。首先，创建一个空的numpy数组，然后利用循环将每个骨架线的坐标连接在一起。

最后，可以遍历连接后的骨架线坐标数组，以获取每个点的坐标。使用numpy数组的形状属性可以得到骨架线上所有点的数量和坐标。

下面是一个简单的代码示例：

import cv2
import numpy as np

# 提取图像中的骨架线
def extract_skeleton(img):
    # 进行一些图像预处理操作（如二值化、降噪等）
    # ...

    # 查找骨架线的轮廓
    contours, _ = cv2.findContours(img, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

    # 近似曲线为多边形
    approx_contours = []
    for contour in contours:
        epsilon = 0.02 * cv2.arcLength(contour, True)
        approx = cv2.approxPolyDP(contour, epsilon, True)
        approx_contours.append(approx)

    # 将所有骨架线的坐标连接在一起
    skeleton_points = np.concatenate(approx_contours)

    return skeleton_points

# 获取骨架线上所有点的坐标
def get_skeleton_coordinates(skeleton_points):
    # 遍历骨架线上的所有点，并获取坐标
    for point in skeleton_points:
        x = point[0][0]
        y = point[0][1]
        print("坐标：({}, {})".format(x, y))

# 测试代码
img = cv2.imread('skeleton_image.png', 0)
skeleton_points = extract_skeleton(img)
get_skeleton_coordinates(skeleton_points)

在上述代码中，函数`extract_skeleton`用于提取图像中的骨架线，函数`get_skeleton_coordinates`用于按顺序获取骨架线上所有点的坐标。你可以根据你的图片进行相应的修改和调整，以获取你需求的坐标。