python 计算骨架中轴的距离

计算骨架中轴的距离，可以通过以下步骤实现：

1. 读取骨架数据。骨架数据可以是一系列的点或线段，表示骨架的形状。

2. 计算骨架的中心轴。可以使用形态学处理或曲线拟合等方法，将骨架的形状转化为一条中心轴线。

3. 计算中心轴线上相邻两点之间的距离。可以使用欧几里得距离公式计算两点之间的距离。

下面是一个简单的 Python 代码示例：

import numpy as np

# 读取骨架数据
skeleton = np.array([[0, 0], [0, 1], [1, 2], [2, 3], [3, 4], [4, 5]])

# 计算中心轴线
centerline = np.mean(skeleton, axis=0)

# 计算相邻两点之间的距离
distances = []
for i in range(len(centerline)-1):
    p1 = centerline[i]
    p2 = centerline[i+1]
    distance = np.sqrt(np.sum((p1 - p2)**2))
    distances.append(distance)

print(distances)

在这个示例中，我们使用了 numpy 库来进行数组处理和计算欧几里得距离。你可以根据自己的数据和需求进行修改和调整。

相关问题

python 计算骨架中轴与两侧的距离

计算骨架中轴与两侧的距离可以通过以下步骤实现：

1. 对骨架进行中轴提取，可以使用骨架化算法，如 Zhang-Suen 算法。
2. 对中轴进行像素点的遍历，找到每个点的两侧像素点。
3. 对每个中轴点的两侧像素点进行距离计算，得到距离值。

下面是一个简单的 Python 代码示例，使用 OpenCV 库实现上述步骤：

import cv2
import numpy as np

# 读入二值化的骨架图像
img = cv2.imread('skeleton.png')

# 中轴提取
skeleton = np.zeros(img.shape, np.uint8)
skeleton = cv2.ximgproc.thinning(img, skeleton, cv2.ximgproc.THINNING_ZHANGSUEN)

# 遍历中轴像素点
for i in range(skeleton.shape[0]):
    for j in range(skeleton.shape[1]):
        if skeleton[i, j] == 255:
            # 计算两侧像素点
            left = (i-1, j-1)
            right = (i+1, j+1)
            if skeleton[left] == 0:
                left = (i+1, j-1)
            if skeleton[right] == 0:
                right = (i-1, j+1)
            # 计算距离
            distance_left = np.sqrt((i-left[0])**2 + (j-left[1])**2)
            distance_right = np.sqrt((i-right[0])**2 + (j-right[1])**2)
            # 输出距离值
            print(distance_left, distance_right)

其中，`skeleton.png` 是二值化的骨架图像。在代码中，使用 `cv2.ximgproc.thinning()` 函数对骨架进行中轴提取，使用双重循环遍历中轴像素点，计算每个像素点的两侧像素点，并使用欧几里得距离公式计算距离值。

直线骨架化python

直线骨架化（Straight Line Skeletonization）是一种图像处理技术，用于将图像中的曲线或多边形转换为其骨架或中轴线。在Python中，您可以使用一些库来实现直线骨架化，其中一种常用的库是scikit-image。

以下是一个简单的示例代码，演示了如何使用scikit-image库进行直线骨架化：

import numpy as np
from skimage import morphology

# 生成一个二值图像作为输入
image = np.zeros((10, 10), dtype=np.uint8)
image[2:8, 4:6] = 1

# 进行骨架化
skeleton = morphology.skeletonize(image)

# 打印结果
print(skeleton.astype(np.uint8))

在上面的代码中，我们首先创建了一个10x10的空白图像，并在其中绘制了一个矩形。然后，我们使用`skeletonize`函数对图像进行骨架化处理，并将结果打印出来。

请注意，这只是一个简单的示例，实际应用中可能需要更复杂的图像处理步骤和参数调整，以获得更好的结果。您可以根据实际需求对代码进行修改和优化。另外，还有其他一些库和算法可用于直线骨架化，您可以根据自己的需求选择合适的方法。