opencv提取中心线
时间: 2023-08-26 14:04:58 浏览: 195
Opencv可以通过以下步骤提取图像的中心线:
1. 二值化图像:首先将图像二值化,使得目标物体与背景分离。
2. 轮廓提取:使用cv2.findContours()函数提取图像中的轮廓。
3. 轮廓筛选:对于每个轮廓,可以使用cv2.arcLength()函数获取其周长,以及cv2.approxPolyDP()函数对轮廓进行逼近。通过这些方法可以筛选出目标轮廓。
4. 骨架提取:对于筛选出的目标轮廓,可以使用cv2.morphologyEx()函数提取其骨架。
5. 中心线提取:对于骨架提取出的目标区域,可以使用cv2.HoughLinesP()函数提取其中的直线段,这些直线段就是图像的中心线。
以下是一个简单的代码示例:
```python
import cv2
import numpy as np
# 读取图像
img = cv2.imread('test.png')
# 灰度化和二值化
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
ret, thresh = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)
# 轮廓提取和筛选
contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
cnt = max(contours, key=cv2.contourArea)
# 骨架提取
size = np.size(thresh)
skel = np.zeros(thresh.shape, np.uint8)
element = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_CROSS, (3, 3))
while True:
eroded = cv2.erode(thresh, element)
temp = cv2.dilate(eroded, element)
temp = cv2.subtract(thresh, temp)
skel = cv2.bitwise_or(skel, temp)
thresh = eroded.copy()
if cv2.countNonZero(thresh) == 0:
break
# 中心线提取
lines = cv2.HoughLinesP(skel, 1, np.pi / 180, 50, minLineLength=10, maxLineGap=5)
for line in lines:
x1, y1, x2, y2 = line[0]
cv2.line(img, (x1, y1), (x2, y2), (0, 0, 255), 2)
cv2.imshow('img', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
注意:以上代码仅为示例,实际应用中需要根据具体情况进行调整和优化。