用python代码实现，在有了二值的骨架图，如何求其长度

可以使用OpenCV库提供的函数来进行求解。具体做法如下：

1. 读取二值化后的骨架图像，并使用cv2.findContours()函数查找其中的轮廓。

2. 对所有的轮廓进行循环，利用cv2.arcLength()函数来计算每个轮廓的长度。

3. 将每个轮廓的长度累加起来即为骨架图的长度。

4. 返回骨架图的长度值。

以下是示例代码：

import cv2

def skeleton_length(image_path):
# 读取二值骨架图像
img = cv2.imread(image_path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 查找轮廓
contours, hierarchy = cv2.findContours(img, cv2.RETR_CCOMP, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)

# 计算骨架图的长度
length = 0
for i in range(len(contours)):
length += cv2.arcLength(contours[i], True)

return length

相关问题

请用Python语言写一个代码，可以用来计算裂缝图像中裂缝的长度和宽度，计算过程首先对图像进行二值化，然后标记连通域，通过提取每个连通域的骨架，并计算骨架的长度。最后，通过骨架上的每一个点计算连通域最大宽度

### 回答1：

以下是可以用来解决你问题的Python代码：# 对图像进行二值化
img = cv2.imread('image.jpg', 0)
thresh, img_bin = cv2.threshold(img, 128, 255, cv2.THRESH_BINARY | cv2.THRESH_OTSU)# 标记连通域
ret, labels = cv2.connectedComponents(img_bin)# 提取每个连通域的骨架
skeleton = np.zeros(img.shape, np.uint8)
for i in range(1, ret):
skel, distance = medial_axis(labels == i, return_distance=True)
skeleton = np.bitwise_or(skeleton, skel)# 计算骨架的长度
skel_length = np.sum(distance > 0)# 通过骨架上的每一个点计算连通域最大宽度
max_width = 0
for point in np.transpose(np.nonzero(skeleton)):
width = np.max(distance[point[0]][point[1]])
if width > max_width:
max_width = width# 输出裂缝的长度和宽度
print("长度：{}，宽度：{}".format(skel_length, max_width))

### 回答2：
下面是一个使用Python语言编写的计算裂缝图像中裂缝长度和宽度的代码。

import cv2
import numpy as np
from scipy.ndimage import label, find_objects, measurements

def calculate_crack_length(binary_image):
    _, binary_image = cv2.threshold(binary_image, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)
    labeled_image, num_labels = label(binary_image)
    objects = find_objects(labeled_image)

    total_length = 0
    for obj in objects:
        skeleton = extract_skeleton(binary_image[obj])
        length = calculate_skeleton_length(skeleton)
        total_length += length

    return total_length

def calculate_skeleton_length(skeleton):
    skeleton_points = np.argwhere(skeleton == 255)
    distance = np.sqrt(np.sum(np.diff(skeleton_points[:,0])**2 + np.diff(skeleton_points[:,1])**2))
    return distance

def calculate_crack_width(binary_image):
    _, binary_image = cv2.threshold(binary_image, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)
    labeled_image, num_labels = label(binary_image)
    objects = find_objects(labeled_image)

    max_width = 0
    for obj in objects:
        skeleton = extract_skeleton(binary_image[obj])
        width = calculate_skeleton_width(skeleton)
        if width > max_width:
            max_width = width

    return max_width

def calculate_skeleton_width(skeleton):
    skeleton_points = np.argwhere(skeleton == 255)
    distance = measurements.minimum_extent(skeleton_points)
    return distance

def extract_skeleton(image):
    # 基于opencv的细化算法提取骨架
    skeleton = cv2.ximgproc.thinning(image)
    return skeleton

# 读取图像文件
image_path = 'crack_image.png'
image = cv2.imread(image_path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 计算裂缝长度
crack_length = calculate_crack_length(image)
print("裂缝长度为:", crack_length)

# 计算裂缝宽度
crack_width = calculate_crack_width(image)
print("裂缝最大宽度为:", crack_width)

在上述代码中，首先我们需要读取裂缝图像文件，然后在`calculate_crack_length`函数中，我们采用了以下步骤：
1. 使用`cv2.threshold`函数将图像二值化，生成二值图像；
2. 使用`scipy.ndimage.label`函数标记连通域，得出连通域数量；
3. 使用`scipy.ndimage.find_objects`函数找到各个连通域对象的位置；
4. 通过提取每个连通域对象的骨架，使用`extract_skeleton`函数提取骨架；
5. 在`calculate_skeleton_length`函数中，计算骨架长度；
6. 最后将每个骨架长度相加，得到裂缝长度。

而在`calculate_crack_width`函数中，我们也使用了类似的步骤，只是在计算骨架宽度时，我们使用了`measurements.minimum_extent`函数来计算骨架上的每个点的宽度，然后选择最大的宽度作为裂缝的最大宽度。

请确保你已经安装了相应的Python库（如`OpenCV`、`NumPy`、`SciPy`），并将你的裂缝图像文件路径替换为`image_path`变量的值，然后运行该代码即可得到裂缝的长度和宽度。

### 回答3：
要实现计算裂缝图像中裂缝的长度和宽度的代码，可以使用Python中的OpenCV库和scikit-image库。下面是一种可能的实现方式：

import cv2
import numpy as np
from skimage import measure

def calculate_crack_dimensions(image_path):
    # 读取图像并进行二值化处理
    image = cv2.imread(image_path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
    _, thresholded = cv2.threshold(image, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV+cv2.THRESH_OTSU)
    
    # 标记连通域
    labeled_image = measure.label(thresholded, connectivity=2)
    
    # 获取连通域的属性
    properties = measure.regionprops(labeled_image)
    
    max_length = 0
    max_width = 0
    
    # 遍历每个连通域
    for prop in properties:
        # 提取骨架
        skeleton = measure.skeletonize(prop.image)
        
        # 计算骨架的长度
        length = np.sum(skeleton)
        if length > max_length:
            max_length = length
        
        # 计算骨架上每个点的连通域最大宽度
        distances = measure.distance_transform_edt(~skeleton)
        width = np.max(distances)
        if width > max_width:
            max_width = width
        
    return max_length, max_width

# 示例用法
image_path = "crack_image.png"
crack_length, crack_width = calculate_crack_dimensions(image_path)
print("裂缝长度：", crack_length)
print("裂缝宽度：", crack_width)

请确保已在计算机上安装了OpenCV库和scikit-image库。在该代码中，首先使用OpenCV对图像进行二值化处理，然后使用scikit-image库标记连通域。接下来，使用scikit-image库的skeletonize函数提取每个连通域的骨架，并计算骨架的长度。最后，使用scikit-image库的distance_transform_edt函数计算骨架上每个点的连通域最大宽度。通过遍历每个连通域，可以获取所有裂缝的长度和宽度，并返回连通域的最大长度和最大宽度。

请用Python语言写一个代码，可以用来计算裂缝图像中裂缝的长度和宽度。步骤如下： 1.首先对输入的图片进行二值化 2.然后找出并标记所有连通域 3.利用medial_axis()函数对每个连通域提取骨架，然后计算骨架长度，绘制并保存提取后的骨架图像 4.分别获得每个骨架上的所有点，然后计算每一点到两边轮廓边缘的法向量的长度相加得到裂缝宽度。 5.分别输出每个裂缝的长度和最大宽度

以下是一个基于Python语言的代码，可以用来计算裂缝图像中裂缝的长度和宽度：

import numpy as np
import cv2

# 读入图像并进行二值化处理
img = cv2.imread('crack.jpg', 0)
ret, thresh = cv2.threshold(img, 100, 255, cv2.THRESH_BINARY)

# 找出并标记所有连通域
output = cv2.connectedComponentsWithStats(thresh, 8, cv2.CV_32S)
num_labels = output[0]
labels = output[1]
stats = output[2]

# 循环遍历每个连通域
for i in range(1, num_labels):
    # 利用medial_axis()函数提取骨架
    temp = np.zeros(img.shape, np.uint8)
    temp[labels == i] = 255
    skel = cv2.medialAxis(temp)

    # 计算骨架长度并绘制保存提取后的骨架图像
    length = np.sum(skel == 255)
    print("Crack %d length: %d" % (i, length))
    cv2.imwrite("crack_skeleton_%d.jpg" % i, skel)

    # 获得骨架上所有点
    points = np.transpose(np.nonzero(skel == 255))

    # 计算每个点到两边轮廓边缘的法向量的长度
    width = []
    for point in points:
        # 计算法向量
        dx = cv2.Sobel(skel, cv2.CV_32F, 1, 0, ksize=3)
        dy = cv2.Sobel(skel, cv2.CV_32F, 0, 1, ksize=3)
        mag = np.sqrt(dx**2 + dy**2)
        dx = np.divide(dx, mag, out=np.zeros_like(dx), where=mag!=0)
        dy = np.divide(dy, mag, out=np.zeros_like(dy), where=mag!=0)
        normal = np.array([-dy[point[0]][point[1]], dx[point[0]][point[1]]])

        # 计算法向量长度
        left = np.array([point[0]-normal[0], point[1]-normal[1]])
        right = np.array([point[0]+normal[0], point[1]+normal[1]])
        left_distance = cv2.pointPolygonTest(points, tuple(left), False)
        right_distance = cv2.pointPolygonTest(points, tuple(right), False)
        width.append(abs(left_distance) + abs(right_distance))

    # 输出裂缝的长度和最大宽度
    print("Crack %d maximum width: %.2f" % (i, max(width)))

需要注意的是，以上代码仅可用于计算二值图像中的裂缝长度和宽度，如果需要计算彩色图像中的裂缝长度和宽度，需要先将彩色图像转换为灰度图像并进行二值化处理。