用python写一个图像边界线提取和骨架化提取代码 要求图像批量输入和图像批量输出

好的，我可以为您提供一个基于Python的图像边界线提取和骨架化提取代码，支持批量处理图像。

首先，需要安装以下依赖库：

- OpenCV
- NumPy
- Scikit-image

可以通过以下命令在命令行中安装这些依赖库：

pip install opencv-python numpy scikit-image

接下来，可以使用以下代码实现图像边界线提取和骨架化提取：

import cv2
import numpy as np
from skimage.morphology import skeletonize


def boundary_skeletonize(image_path, output_path):
    # 读取图像
    img = cv2.imread(image_path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

    # 边界线提取
    contours, _ = cv2.findContours(img, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
    boundary = np.zeros_like(img)
    cv2.drawContours(boundary, contours, -1, 255, 1)

    # 骨架化提取
    skeleton = skeletonize(boundary)

    # 保存结果图像
    output = np.concatenate((img, boundary, skeleton), axis=1)
    cv2.imwrite(output_path, output)


# 批量处理图像
input_folder = 'input_folder/'
output_folder = 'output_folder/'
for i in range(10):
    image_path = input_folder + 'image{}.jpg'.format(i)
    output_path = output_folder + 'output{}.jpg'.format(i)
    boundary_skeletonize(image_path, output_path)

在上面的代码中，`boundary_skeletonize()`函数接受一个图像路径和一个输出路径作为参数，实现了边界线提取和骨架化提取，并将结果图像保存在输出路径中。然后，可以使用一个循环来批量处理图像，将输入图像放在`input_folder/`目录下，输出图像放在`output_folder/`目录下。注意，在实际使用时，需要根据自己的图像路径和文件名进行修改。

希望这个代码对您有所帮助！