matlab骨架提取怎么写

在MATLAB中进行骨骼提取通常涉及到人体关键点检测或结构分析。这个过程通常包括以下几个步骤：

1. **导入图像**：首先，使用`imread`函数读取需要处理的图片。

img = imread('your_image.jpg');

2. **预处理**：对图像进行灰度化、平滑（如高斯滤波）等操作，以便更好地识别边缘。

gray_img = rgb2gray(img);
smoothed_img = imfilter(gray_img, fspecial('gaussian', [5, 5], 2));

3. **边缘检测**：利用`edge`或`canny`函数寻找轮廓。

edges = edge(smoothed_img, 'canny');

4. **骨架提取**：通过霍夫变换或者膨胀腐蚀等方法得到骨架。可以使用`bwmorph`函数进行二值形态学操作，然后追踪连接线。

bw = imbinarize(edges); % 转换成二进制图像
skeleton = bwmorph(bw, 'thin'); % 骨架化

5. **关键点定位**：最后，根据骨架信息找到关键点（比如关节位置），这通常需要一些额外的人体模型或特征检测算法，如SIFT/SURF、DeepPose等。

注意，完整的骨骼提取是一个复杂的任务，并非所有情况都能直接得到精确结果，可能需要结合其他深度学习技术（如卷积神经网络）或使用专门的人体关键点检测库，如OpenCV或者MATLAB的Computer Vision Toolbox。