Zhang-suen
时间: 2023-08-31 11:11:55 浏览: 118
张琬(Zhang-Suen)算法是一种用于骨架提取的二值图像处理算法。它通过迭代的方式,逐步细化图像边缘,得到图像的骨架结构。该算法由张琬在1984年提出,是一种简单而有效的骨架提取方法。
该算法的基本思想是通过两个子迭代过程来细化图像边缘。第一个子迭代过程(Zhang算法)主要用于细化图像的水平方向边缘,第二个子迭代过程(Suen算法)主要用于细化图像的垂直方向边缘。
在每一次迭代中,算法会遍历图像的每个像素,并根据一定的条件进行判断和操作。具体的条件和操作包括删除冗余像素、判断交叉点、判断端点等。通过多次迭代,算法可以逐步将图像的边缘细化为骨架结构。
张琬算法在数字图像处理中被广泛应用于字符识别、形状分析、图像压缩等领域。它具有计算简单、效果好等优点,是一种常用的图像处理算法之一。
相关问题
python图像算法 Zhang-Suen
Zhang-Suen算法是一种经典的图像细化算法,能够将二值图像中的线条、边缘等细化成一条像素宽度的线条。该算法的核心思想是通过迭代地删除图像中的像素,直到不能再继续细化为止。
以下是一个简单的Python实现:
```python
import numpy as np
import cv2
# 读取图像并转换为二值图像
img = cv2.imread('input.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
_, img = cv2.threshold(img, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU)
# 定义两个函数用于实现Zhang-Suen算法
def neighbours(x, y, image):
"""获取像素(x, y)的8邻域像素"""
neig = [image[x-1][y-1], image[x][y-1], image[x+1][y-1],
image[x-1][y], image[x+1][y],
image[x-1][y+1], image[x][y+1], image[x+1][y+1]]
return neig
def zhangSuen(image):
"""Zhang-Suen算法"""
rows, cols = image.shape
changing1 = changing2 = [(-1,-1)]
while changing1 or changing2:
# 阶段1
changing1 = []
for x in range(1, rows - 1):
for y in range(1, cols - 1):
neig = neighbours(x, y, image)
if image[x][y] == 255 and 2 <= sum(neig) <= 6 and \
neig[0]*neig[2]*neig[4] == 0 and \
neig[2]*neig[4]*neig[6] == 0:
changing1.append((x,y))
for x, y in changing1:
image[x][y] = 0
# 阶段2
changing2 = []
for x in range(1, rows - 1):
for y in range(1, cols - 1):
neig = neighbours(x, y, image)
if image[x][y] == 255 and 2 <= sum(neig) <= 6 and \
neig[0]*neig[2]*neig[6] == 0 and \
neig[0]*neig[4]*neig[6] == 0:
changing2.append((x,y))
for x, y in changing2:
image[x][y] = 0
return image
# 进行Zhang-Suen算法细化
thinned = zhangSuen(img)
# 显示结果
cv2.imshow('Thinned Image', thinned)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
在这个示例中,我们首先使用cv2.imread()函数读取输入图像,并使用cv2.threshold()函数将其转换为二值图像。然后,我们定义了两个函数neighbours()和zhangSuen(),用于实现Zhang-Suen算法。zhangSuen()函数通过迭代地调用neighbours()函数获取像素的8邻域像素,并根据算法的条件来判断是否要删除该像素。最后,我们使用zhangSuen()函数对输入图像进行细化处理,并将结果保存到thinned变量中。最后,我们使用cv2.imshow()函数显示细化后的图像,并使用cv2.waitKey()和cv2.destroyAllWindows()函数来等待用户按下任意键,然后关闭所有窗口。
需要注意的是,Zhang-Suen算法只适用于二值图像,即黑白图像。如果你的输入图像是彩色图像,则需要先将其转换为灰度图像,并使用阈值处理将其转换为二值图像,然后再进行细化处理。
zhang-suen细化算法 cv2
C知道: 张-韦尔细化算法(Zhang-Suen algorithm)是一种用于图像细化(骨架化)的算法,它可以将图像中的线条变得更细。在OpenCV中,可以使用cv2.ximgproc模块中的thinning函数来实现该算法。
要使用cv2.ximgproc.thinning函数进行细化,首先需要将图像转换为二值图像。可以使用cv2.threshold函数将图像进行阈值处理,将其转换为二值图像。然后,可以使用cv2.ximgproc.thinning函数对二值图像进行细化操作。
下面是一个使用cv2.ximgproc.thinning函数进行细化的示例代码:
```python
import cv2
# 读取图像并转换为灰度图
image = cv2.imread('image.png', 0)
# 对图像进行阈值处理,得到二值图像
_, binary = cv2.threshold(image, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)
# 对二值图像进行细化
thinned = cv2.ximgproc.thinning(binary)
# 显示细化结果
cv2.imshow('Thinned Image', thinned)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
在这个示例中,首先使用cv2.imread函数读取图像,并将其转换为灰度图像。然后,使用cv2.threshold函数对图像进行阈值处理,得到二值图像。最后,使用cv2.ximgproc.thinning函数对二值图像进行细化操作,并将结果显示出来。
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