基于opencv的骨架提取算法

基于OpenCV的骨架提取算法可以通过以下步骤实现：

1. 读入图像并进行预处理，如二值化、去噪等操作。

2. 对预处理后的图像进行边缘检测，可以使用Canny算子。

3. 对边缘图像进行膨胀操作，使得边缘连接成为连通区域。

4. 对膨胀后的图像进行骨架提取，可以使用Zhang-Suen骨架提取算法。

5. 对提取得到的骨架进行后处理，如去掉断点、去掉小分支等操作。

6. 可以将处理后的骨架图像进行可视化或保存。

需要注意的是，骨架提取算法的效果受到图像质量、预处理参数等因素的影响，需要根据具体情况进行调整。

相关问题

骨架提取算法python

骨架提取算法，又称为细化算法，是一种可以将二值图像中的对象细化为单像素宽度的算法。下面是一个基于Python的骨架提取算法示例：

import cv2
import numpy as np

def thinning(img):
    # 定义细化算法需要的核
    kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_CROSS, (3, 3))
    size = np.size(img)
    skel = np.zeros(img.shape, np.uint8)
    # 循环直到没有像素需要细化为止
    while True:
        eroded = cv2.erode(img, kernel)
        temp = cv2.dilate(eroded, kernel)
        temp = cv2.subtract(img, temp)
        skel = cv2.bitwise_or(skel, temp)
        img = eroded.copy()
        zeros = size - cv2.countNonZero(img)
        if zeros == size:
            break
    return skel

# 读入二值图像
img = cv2.imread('image.png', 0)
# 对图像进行反色处理
img = cv2.bitwise_not(img)
# 进行骨架提取
skel = thinning(img)
# 显示结果
cv2.imshow('Original Image', img)
cv2.imshow('Thinning Image', skel)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在这个示例中，我们使用OpenCV库来读取和显示图像，并定义了一个名为"thinning"的函数来进行骨架提取。在该函数中，我们使用了腐蚀和膨胀操作来实现细化算法，并循环直到没有像素需要细化为止。最后，我们将得到的骨架图像显示出来。

汉字骨架线提取算法源码

以下是一个基于分水岭算法的汉字骨架线提取的C++源码示例，供参考：

#include <opencv2/opencv.hpp>

using namespace cv;

// 骨架提取函数
void SkeletonExtraction(Mat& src, Mat& dst)
{
    // 二值化
    threshold(src, src, 0, 255, THRESH_BINARY_INV | THRESH_OTSU);

    // 距离变换
    Mat dist;
    distanceTransform(src, dist, DIST_L2, 3);
    normalize(dist, dist, 0, 1.0, NORM_MINMAX);

    // 分水岭算法
    Mat markers;
    watershed(dist, markers);

    // 骨架提取
    dst = Mat::zeros(src.size(), CV_8UC1);
    for (int i = 0; i < markers.rows; i++)
    {
        for (int j = 0; j < markers.cols; j++)
        {
            if (markers.at<int>(i, j) == -1)
            {
                dst.at<uchar>(i, j) = 255;
            }
        }
    }
}

int main()
{
    // 读取图像
    Mat src = imread("chinese-character.jpg");
    if (src.empty())
    {
        return -1;
    }

    // 骨架提取
    Mat skel;
    SkeletonExtraction(src, skel);

    // 显示结果
    imshow("Original Image", src);
    imshow("Skeleton Image", skel);
    waitKey();

    return 0;
}

该示例中使用了OpenCV库中的距离变换函数、分水岭算法函数和二值化函数，通过对输入图像进行二值化处理，然后计算距离变换，然后对距离变换图像进行分水岭算法，得到分割后的图像，最后取分割后的图像中的-1像素，得到汉字的骨架线，将结果显示出来。需要注意的是，该示例中使用的是L2范数，如果需要使用L1范数，需要将DIST_L2改为DIST_L1。