THINNING_ZHANGSUEN细化算法和THINNING_GUOHALL细化算法的差异
时间: 2023-10-12 20:53:28 浏览: 110
THINNING_ZHANGSUEN细化算法和THINNING_GUOHALL细化算法都是常用的图像细化算法,用于提取图像的骨架。它们之间的主要差异在于细化过程中的迭代规则和收敛条件。
1. THINNING_ZHANGSUEN细化算法:
- Zhang-Suen细化算法是一种迭代算法,通过两个迭代过程来细化图像。
- 在第一次迭代中,根据特定的规则删除图像中的像素点。
- 在第二次迭代中,再次根据特定的规则删除图像中的像素点。
- 该算法在两次迭代之后会达到收敛状态,即不再有可以删除的像素点。
2. THINNING_GUOHALL细化算法:
- Guo-Hall细化算法也是一种迭代算法,通过八个子迭代过程来细化图像。
- 每个子迭代过程中,根据特定的规则删除图像中的像素点。
- 在每个子迭代之后,检查是否有像素点被删除,并根据需要执行下一个子迭代。
- 该算法在所有子迭代完成后会达到收敛状态,即不再有可以删除的像素点。
总体而言,THINNING_ZHANGSUEN细化算法和THINNING_GUOHALL细化算法都是基于迭代的图像细化算法。它们的迭代规则和收敛条件略有不同,因此在具体的应用场景中可能会有一些差异和适用性的差异。根据你的需求和图像特点,选择合适的细化算法可以获得更好的结果。
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zhang-suen细化算法 cv2
C知道: 张-韦尔细化算法(Zhang-Suen algorithm)是一种用于图像细化(骨架化)的算法,它可以将图像中的线条变得更细。在OpenCV中,可以使用cv2.ximgproc模块中的thinning函数来实现该算法。
要使用cv2.ximgproc.thinning函数进行细化,首先需要将图像转换为二值图像。可以使用cv2.threshold函数将图像进行阈值处理,将其转换为二值图像。然后,可以使用cv2.ximgproc.thinning函数对二值图像进行细化操作。
下面是一个使用cv2.ximgproc.thinning函数进行细化的示例代码:
```python
import cv2
# 读取图像并转换为灰度图
image = cv2.imread('image.png', 0)
# 对图像进行阈值处理,得到二值图像
_, binary = cv2.threshold(image, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)
# 对二值图像进行细化
thinned = cv2.ximgproc.thinning(binary)
# 显示细化结果
cv2.imshow('Thinned Image', thinned)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
在这个示例中,首先使用cv2.imread函数读取图像,并将其转换为灰度图像。然后,使用cv2.threshold函数对图像进行阈值处理,得到二值图像。最后,使用cv2.ximgproc.thinning函数对二值图像进行细化操作,并将结果显示出来。
希望这个回答能对你有帮助!如果你还有其他问题,请继续提问。
用python中的cv2实现Hybrid Thinning细化算法
Hybrid Thinning是一种图像细化算法,它可以通过迭代消除二值图像中的像素,从而得到一个更细的图像。下面是用Python中的cv2实现Hybrid Thinning细化算法的步骤:
1. 导入必要的库
```python
import cv2
import numpy as np
```
2. 读取二值图像
```python
img = cv2.imread('binary_image.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
```
3. 定义Hybrid Thinning细化算法函数
```python
def hybrid_thinning(img):
size = np.size(img)
skel = np.zeros(img.shape,np.uint8)
ret,img = cv2.threshold(img,127,255,0)
element = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_CROSS,(3,3))
done = False
while( not done):
eroded = cv2.erode(img,element)
temp = cv2.dilate(eroded,element)
temp = cv2.subtract(img,temp)
skel = cv2.bitwise_or(skel,temp)
img = eroded.copy()
zeros = size - cv2.countNonZero(img)
if zeros==size:
done = True
return skel
```
4. 调用Hybrid Thinning细化算法函数
```python
skel = hybrid_thinning(img)
```
5. 显示结果
```python
cv2.imshow('Original Image',img)
cv2.imshow('Skeleton',skel)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
请注意,这个实现中的二值图像应该是单通道的灰度图像。如果你有一个彩色图像,请先将其转换为灰度图像。此外,你可以根据你的需要更改结构元素的大小。