python 计算骨架中轴与两侧的距离

计算骨架中轴与两侧的距离可以通过以下步骤实现：

1. 使用骨架提取算法提取骨架。

2. 计算骨架中心线或中轴线，可以使用距离变换（distance transform）方法或骨架化（skeletonization）方法。

3. 对于每个中心线上的点，计算其到两侧最近骨架点的距离。可以使用kd树或最近邻算法来计算距离。

以下是一个示例代码：

import numpy as np
from scipy.spatial import cKDTree

# 骨架提取
skeleton = skeletonize(image)

# 计算距离变换
distance = ndimage.distance_transform_edt(skeleton)

# 计算中轴线
centerline = np.zeros_like(skeleton)
centerline[distance > 0] = 1
centerline = skeletonize(centerline)

# 计算中轴线的每个点到两侧的距离
distances = []
for point in np.transpose(np.nonzero(centerline)):
    x, y = point
    left_points = np.transpose(np.nonzero(skeleton[:x, :]))
    right_points = np.transpose(np.nonzero(skeleton[x+1:, :])) + np.array([x+1, 0])
    tree_left = cKDTree(left_points)
    tree_right = cKDTree(right_points)
    left_distance, _ = tree_left.query(np.array([x, y]))
    right_distance, _ = tree_right.query(np.array([x, y]))
    distances.append((left_distance, right_distance))

在上面的示例代码中，我们首先使用 `skeletonize` 函数提取二值图像的骨架，然后使用 `ndimage.distance_transform_edt` 函数计算距离变换，得到二值图像中每个像素到最近非零像素的距离。接着，我们使用 `skeletonize` 函数计算距离变换的中轴线。对于中轴线上的每个点，我们使用 `cKDTree` 类建立其左侧和右侧非零像素的kd树，并使用 `query` 函数计算到最近像素的距离。最终，我们得到的 `distances` 列表包含了中轴线上每个点到左侧和右侧最近像素的距离。