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。

请用C代码或C++代码，实现zi.jpg的两种骨架提取算法：顺序细化和北、南、东、西提取算法。

由于图像骨架提取算法比较复杂，需要用到图像处理的相关知识，因此下面只提供基本思路和代码示例，具体实现可能需要根据实际情况进行调整。

1. 顺序细化算法

顺序细化算法是一种迭代算法，主要思想是不断对二值化图像进行腐蚀操作，直到得到骨架为止。具体步骤如下：

1）将二值化图像进行膨胀操作，得到初始图像。

2）对初始图像进行迭代处理，每次迭代时进行以下操作：

a. 对当前图像进行腐蚀操作。

b. 对腐蚀后的图像进行骨架判断，如果满足条件则将该像素点置为0。

c. 判断是否所有骨架点都已经被删除，如果是则结束迭代。

d. 否则继续迭代。

下面是使用OpenCV库实现的顺序细化算法的示例代码：

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>

using namespace cv;
using namespace std;

void thinningIteration(Mat& img, int iter)
{
    Mat marker = Mat::zeros(img.size(), CV_8UC1);

    for (int i = 1; i < img.rows - 1; i++)
    {
        for (int j = 1; j < img.cols - 1; j++)
        {
            uchar p2 = img.at<uchar>(i - 1, j);
            uchar p3 = img.at<uchar>(i - 1, j + 1);
            uchar p4 = img.at<uchar>(i, j + 1);
            uchar p5 = img.at<uchar>(i + 1, j + 1);
            uchar p6 = img.at<uchar>(i + 1, j);
            uchar p7 = img.at<uchar>(i + 1, j - 1);
            uchar p8 = img.at<uchar>(i, j - 1);
            uchar p9 = img.at<uchar>(i - 1, j - 1);

            int A = (p2 == 0 && p3 == 1) + (p3 == 0 && p4 == 1) +
                (p4 == 0 && p5 == 1) + (p5 == 0 && p6 == 1) +
                (p6 == 0 && p7 == 1) + (p7 == 0 && p8 == 1) +
                (p8 == 0 && p9 == 1) + (p9 == 0 && p2 == 1);
            int B = p2 + p3 + p4 + p5 + p6 + p7 + p8 + p9;
            int m1 = iter == 0 ? ((p2 * p4 * p6) == 0) : ((p2 * p4 * p8) == 0);
            int m2 = iter == 0 ? ((p4 * p6 * p8) == 0) : ((p2 * p6 * p8) == 0);

            if (A == 1 && (B >= 2 && B <= 6) && m1 == 1 && m2 == 1)
            {
                marker.at<uchar>(i, j) = 1;
            }
        }
    }

    img &= ~marker;
}

void thinning(Mat& img)
{
    img /= 255;

    Mat prev = Mat::zeros(img.size(), CV_8UC1);
    Mat diff;

    do
    {
        thinningIteration(img, 0);
        thinningIteration(img, 1);
        absdiff(img, prev, diff);
        img.copyTo(prev);
    } while (countNonZero(diff) > 0);

    img *= 255;
}

int main()
{
    Mat src = imread("zi.jpg", IMREAD_GRAYSCALE);
    Mat dst;

    threshold(src, dst, 128, 255, THRESH_BINARY);

    thinning(dst);

    imshow("src", src);
    imshow("dst", dst);
    waitKey(0);

    return 0;
}

2. 北、南、东、西提取算法

北、南、东、西提取算法是一种基于邻域关系的算法，主要思想是对每个像素点进行判断，如果该点满足条件，则将其标记为骨架点。具体步骤如下：

1）对二值化图像进行膨胀操作。

2）对膨胀后的图像进行遍历，对于每个像素点(x,y)，进行以下操作：

a. 统计(x,y)的8邻域中1的个数，如果不等于1则跳过。

b. 统计(x,y)的4邻域中1的个数，如果等于1或2，则将(x,y)标记为骨架点。

下面是使用C++实现的北、南、东、西提取算法的示例代码：

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>

using namespace cv;
using namespace std;

void skeletonize(Mat& img)
{
    Mat skel(img.size(), CV_8UC1, Scalar(0));
    Mat temp(img.size(), CV_8UC1);

    threshold(img, img, 1, 255, THRESH_BINARY);

    do
    {
        morphologyEx(img, temp, MORPH_OPEN, getStructuringElement(MORPH_CROSS, Size(3, 3)));

        bitwise_not(temp, temp);
        bitwise_and(img, temp, temp);
        bitwise_or(skel, temp, skel);
        erode(img, img, getStructuringElement(MORPH_CROSS, Size(3, 3)));
    } while (countNonZero(img) > 0);

    img = skel;
}

int main()
{
    Mat src = imread("zi.jpg", IMREAD_GRAYSCALE);
    Mat dst;

    threshold(src, dst, 128, 1, THRESH_BINARY);

    skeletonize(dst);

    dst *= 255;

    imshow("src", src);
    imshow("dst", dst);
    waitKey(0);

    return 0;
}