用python实现将 骨架化的图像进行曲线拟合 批量图片输入和批量图片保存

以下是一个用Python实现将骨架化图像进行曲线拟合，并批量输入输出的示例代码：

import cv2
import numpy as np
import os

def fit_curve(image):
    # 获得骨架化图像的所有非零点坐标
    points = np.transpose(np.nonzero(image))
    # 将坐标转换为浮点型
    points = np.array(points, dtype=np.float32)
    # 进行曲线拟合
    curve = cv2.approxPolyDP(points, epsilon=3, closed=False)
    # 将曲线转换为整型坐标
    curve = np.array(curve, dtype=np.int32)
    # 创建空白图像，将曲线绘制在上面
    curve_image = np.zeros(image.shape, dtype=np.uint8)
    cv2.polylines(curve_image, [curve], isClosed=False, color=255, thickness=1)
    return curve_image

# 定义输入和输出文件夹路径
input_folder = 'input_folder'
output_folder = 'output_folder'

# 遍历输入文件夹中的所有图像文件
for filename in os.listdir(input_folder):
    if filename.endswith('.jpg') or filename.endswith('.png'):
        # 读取图像
        image = cv2.imread(os.path.join(input_folder, filename), cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
        # 进行曲线拟合
        curve_image = fit_curve(image)
        # 保存输出图像
        cv2.imwrite(os.path.join(output_folder, filename), curve_image)

使用此代码，你可以将一个包含多个图像文件的文件夹作为输入，并将曲线拟合后的图像保存到另一个文件夹中。请确保将 `input_folder` 和 `output_folder` 变量设置为正确的文件夹路径。