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

"client_port=");
if (!client_port_str) {
return false;
}

client_port_str += strlen("client_port=");

int rtp_port = 0;
int rtcp_port = 0;

if (sscanf(client_port_str, "%好的，我可以为您提供Python代码来实现图像边界线提取和骨架化提取。我们d-%d", &rtp_port, &rtcp_port) != 2) {
return false;
}

memset(&r将使用OpenCV库来处理图像。以下是代码：

import cv2
import os

# 设置要处理的tp_addr, 0, sizeof(rtp_addr));
        rtp_addr.sin_family = AF_INET;
        rtp_addr.sin_addr.s_addr图像文件夹路径和输出文件夹路径
input_folder_path = "input_folder/"
output_folder_path = "output_folder/"

# 遍 = m_client_addr.sin_addr.s_addr;
        rtp_addr.sin_port = htons(rtp_port);

        memset(&rtcp_addr, 历图像文件夹中的所有文件
for filename in os.listdir(input_folder_path):
    # 读取图像文件
   0, sizeof(rtcp_addr));
        rtcp_addr.sin_family = AF_INET;
        rtcp_addr.sin_addr.s_addr = m_client_addr image = cv2.imread(os.path.join(input_folder_path, filename))

    # 转换为灰度图像
    gray = cv2.sin_addr.s_addr;
        rtcp_addr.sin_port = htons(rtcp_port);

        return true;
    }

    void rtp_sender()
.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # 应用Canny边缘检测器提取边界线
    edges    {
        while (true) {
            if (m_terminate) {
                break;
            }

            if (!m_rtp_client = cv2.Canny(gray, 30, 100)

    # 应用膨胀操作使边界线更明显
   _addr.sin_port || !m_rtcp_client_addr.sin_port) {
                std::this_thread::sleep_for(std::chrono::milliseconds( kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (3, 3))
    edges = cv2.dilate(edges50));
                continue;
            }

            // 读取一帧视频
            if (av_read_frame(m_fmt_ctx, &m, kernel, iterations=1)

    # 应用骨架化提取算法提取骨架
    skeleton = cv2.x_packet) < 0) {
                break;
            }

            if (m_packet.stream_index != m_video_stream->index) {
               imgproc.thinning(edges)

    # 将边界线和骨架合并为一张图像
    result = cv2.add av_packet_unref(&m_packet);
                continue;
            }

            int ret = avcodec_send_packet(m_video_codec_ctx, &m_packetWeighted(edges, 0.5, skeleton, 0.5, 0)

    # 将处理后的图像保存到);
            if (ret < 0) {
                av_packet_unref(&m_packet);
                continue;
            }

            while (true)输出文件夹中
    cv2.imwrite(os.path.join(output_folder_path, filename), result)

以上代码遍历了指定 {
ret = avcodec_receive_frame(m_video_codec_ctx, m_frame);
if (ret < 0) {
break;
的图像文件夹中的所有图像文件，并对每个图像文件进行边界线提取和骨架化提 }

// 转换像素格式
sws_scale(m_sws_ctx, m_frame->data, m_frame->lines取操作。最终将处理后的图像保存到指定的输出文件夹中。

请确保安装了OpenCV库和其他必需的库，以便运行此代码。