二值图像的骨架 matlab

以下是二值图像骨架的Matlab代码和解释：

% 读入图像并进行二值化
I = imread('threads.jpg');
I = imbinarize(I);

% 使用bwmorph函数进行骨架化
bw1 = bwmorph(I,'thin',Inf);

% 显示结果
figure, imshow(bw1)

解释：

1. 首先使用`imread`函数读入图像，并使用`imbinarize`函数将图像二值化。

2. 然后使用`bwmorph`函数进行骨架化，其中第一个参数为输入的二值图像，第二个参数为骨架化的类型，这里使用了`'thin'`表示细化骨架，第三个参数为迭代次数，这里使用了`Inf`表示一直迭代直到无法再细化为止。

3. 最后使用`imshow`函数显示骨架化后的图像。

相关问题

matlab中轴变换求图像骨架

MATLAB中可以利用骨架化算法对图像进行骨架化处理。骨架化是一种图像处理技术，通过提取图像中物体的中轴线，可以得到物体的主要结构信息。

在MATLAB中，我们可以使用bwmorph函数来进行图像的骨架化处理。该函数可以实现多种形态学操作，其中包括骨架化操作。

具体操作步骤如下：
1. 读取图像并转为二值图像。
2. 对二值图像进行形态学细化操作，即使用bwmorph函数中的'skel'选项进行骨架化处理。
3. 输出骨架化后的图像。

示例代码如下所示：

% 读取图像并转为二值图像
img = imread('image.png');
bw = im2bw(img);

% 进行骨架化操作
skeleton = bwmorph(bw, 'skel');

% 显示结果图像
imshow(skeleton);

上述代码首先读取图像并将其转换为二值图像。然后，利用bwmorph函数对二值图像进行骨架化处理，将结果保存为skeleton变量。最后，使用imshow函数显示骨架化后的图像。

通过这个方法，我们可以在MATLAB中实现对图像的骨架化处理，提取并显示图像中物体的中轴线。

图像区域骨架matlab2013程序及示例

### 回答1：
以下是一个示例的 MATLAB 2013 程序，用于提取二值图像中的区域骨架：

% 读取二值图像
im = imread('binary_image.png');
% 提取区域骨架
skel = bwmorph(im, 'skel', Inf);
% 显示结果
imshow(skel);

其中，`imread` 函数用于读取二值图像，`bwmorph` 函数用于提取区域骨架，`imshow` 函数用于显示结果。

这里使用的 `'skel'` 参数表示提取区域骨架，`Inf` 参数表示提取无限次，即一直提取直到无法再提取为止。

需要注意的是，使用该程序提取区域骨架时，输入的图像必须为二值图像，即只包含黑色和白色两种颜色。如果输入的图像为灰度图像或彩色图像，需要先进行二值化处理。

### 回答2：
图像区域骨架是指从二值化图像中提取出物体的主要形态结构，即物体的骨架。在MATLAB 2013中可以利用数字图像处理工具箱进行图像区域骨架的提取。

首先，我们需要将图像进行二值化处理，保留感兴趣的物体并去除背景。可以使用imbinarize函数将灰度图像转换为二值图像。

然后，可以使用bwmorph函数对二值图像进行形态学处理，以获取物体的骨架。具体可以使用'skeleton'选项来实现骨架提取。

接下来，可以使用imshow函数将原始图像和骨架图像进行显示，以便观察和比较。

以下是一个示例程序，演示了如何在MATLAB 2013中提取图像区域骨架：

% 读取原始图像
img = imread('example.jpg');

% 将原始图像转换为二值图像
binaryImg = imbinarize(img);

% 提取图像区域骨架
skeletonImg = bwmorph(binaryImg, 'skeleton');

% 显示原始图像和骨架图像
subplot(1, 2, 1);
imshow(img);
title('原始图像');
subplot(1, 2, 2);
imshow(skeletonImg);
title('骨架图像');

以上程序首先读取了名为"example.jpg"的原始图像，然后将其转换为二值图像，接着使用bwmorph函数提取图像区域骨架。最后，使用subplot和imshow函数将原始图像和骨架图像显示在一起。

通过运行上述程序，您可以在MATLAB 2013中提取图像区域骨架，并观察到提取结果。

### 回答3：
图像区域骨架是一种用于提取图像中对象主干骨架的方法。Matlab2013提供了相关的图像处理工具箱，可以通过编写程序来实现图像区域骨架的提取。

下面是一个图像区域骨架提取的Matlab2013程序示例：

% 读取图像
image = imread('example.jpg');
% 将图像转为二值图像
binaryImage = im2bw(image, graythresh(image));
% 提取区域骨架
skeletonImage = bwmorph(binaryImage, 'skel', Inf);

% 显示原始图像和提取后的骨架图像
figure;
subplot(1, 2, 1);
imshow(binaryImage);
title('原始图像');
subplot(1, 2, 2);
imshow(skeletonImage);
title('骨架图像');

上述程序首先读取一张图像，并将图像转换为二值图像。然后，利用`bwmorph`函数的`skel`选项提取区域骨架。最后，使用`imshow`函数将原始图像和提取后的骨架图像显示出来。

图像区域骨架的提取可以在图像分析、目标识别和形状匹配等领域中有广泛的应用。提取的骨架可以用于进一步的分析和处理，如形状特征提取、拓扑结构分析等。