如何在OpenCV C++中利用细化算法实现图像骨架提取，并将该过程封装为易于调用的函数？

图像骨架提取是图像处理中一个重要的步骤，它有助于简化图像并保持其基本形状特征。在OpenCV C++中实现骨架提取，可以通过细化算法来去除图像中的边缘像素，只保留中心线。为了帮助你理解这一过程并将其封装为易于调用的函数，我推荐阅读《OpenCV C++ 实现图像细化算法》一书。这本书详细介绍了如何使用OpenCV库在C++环境下实现图像细化，并提供了`thinImage_Normal`这一函数的源码，你可以直接调用它或者根据需要修改源码。

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，你需要了解细化算法的基本原理，它通过迭代的方式逐渐去除图像边缘的像素，直到满足细化条件。在OpenCV中，你可以使用`cv::Mat`类来表示图像，并利用其提供的函数进行像素操作。例如，你可以使用`cv::threshold`函数来二值化图像，为细化算法做准备。然后，调用封装好的`thinImage_Normal`函数进行骨架提取。

下面是一个使用`thinImage_Normal`函数进行图像骨架提取的示例代码：

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include 

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)