使用python 将我输入的骨架图片里的骨架进行曲线拟合 批量图片输入和批量图片输出
时间: 2024-05-09 11:21:39 浏览: 17
这个任务需要用到图像处理库和曲线拟合库,可以使用OpenCV和Scipy库来实现。以下是一个简单的实现代码,可以用于单张图片的骨架曲线拟合:
```python
import cv2
from scipy.interpolate import splprep, splev
# 读取图像
img = cv2.imread('skeleton.jpg', 0)
# 提取骨架
skel = cv2.ximgproc.thinning(img)
# 转换为坐标形式
coords = cv2.findNonZero(skel)
# 进行曲线拟合
tck, u = splprep(coords.T, u=None, s=0.0, per=1)
# 生成新的坐标点
u_new = np.linspace(u.min(), u.max(), 100)
x_new, y_new = splev(u_new, tck)
# 可视化结果
plt.plot(coords[:, 0], coords[:, 1], 'ro')
plt.plot(x_new, y_new, 'b--')
plt.show()
```
以上代码可以对一张名为"skeleton.jpg"的图像进行骨架曲线拟合,并可视化结果。
对于批量图片处理,可以使用类似以下代码实现:
```python
import os
for file in os.listdir('input_folder'):
if file.endswith('.jpg'):
# 读取图像
img = cv2.imread(os.path.join('input_folder', file), 0)
# 提取骨架
skel = cv2.ximgproc.thinning(img)
# 转换为坐标形式
coords = cv2.findNonZero(skel)
# 进行曲线拟合
tck, u = splprep(coords.T, u=None, s=0.0, per=1)
# 生成新的坐标点
u_new = np.linspace(u.min(), u.max(), 100)
x_new, y_new = splev(u_new, tck)
# 保存结果
cv2.imwrite(os.path.join('output_folder', file), skel)
```
以上代码可以将一个文件夹中所有以".jpg"结尾的图像进行骨架曲线拟合,并将结果保存到另一个文件夹中。