OpenCV骨架提取：查表索引法Mat与iplimage实现

本文主要介绍了OpenCV中利用查表索引法（Table-lookup Indexing）进行骨骼（Skeleton）提取的两种实现方式：Mat类型和iplimage类型。首先，我们关注的是Mat类型实现的骨架算法，这个方法通过创建一个预定义的二值化索引表array[256]来指导细化过程。这个数组包含了细化操作的规则，其中每个元素代表一种像素邻域状态，用于确定像素是否应该被连接到骨架上。 在代码示例中，`MatVThin()`和`MatHThin()`函数分别处理垂直和水平方向的细化，它们接受一个输入图像`tmp`或`XihuaTmp`，以及预先计算好的索引数组`intarray`。这个数组中的值决定了在细化过程中如何处理相邻像素，如是否合并，以及连接的方向。索引表的构造非常关键，因为它定义了骨架提取的细化规则。 细化部分的代码展示了如何创建一个空的Mat对象`MatXihua(gray_img.size(), CV_8UC1)`和临时存储区`MatXihuaTmp(gray_img.size(), CV_8UC1)`，然后通过遍历图像的每个像素点，根据`Close_morphologyEx_img`的值（可能是经过形态学操作后的图像）应用索引表进行细化。这里提到的`Close_morphologyEx_img`可能是对原始图像进行了闭运算等形态学操作，以便更好地识别边缘和轮廓。 对于iplimage类型的实现，虽然没有直接给出代码，但可以推测这部分会使用类似的方法，只是数据结构可能有所不同。iplimage是OpenCV早期版本中的图像类型，但在OpenCV 2.4.9版本之后，Mat类型已经成为主流，所以iplimage的使用可能会较少见。 这篇文章讲解了如何利用OpenCV的查表索引法进行图像骨架提取，并且强调了索引表在细化过程中的重要作用。这种算法适用于需要高效地执行精确骨骼提取的应用场景，尤其是在处理大量图像时，预计算的索引表可以大大提高效率。同时，它也展示了在OpenCV中使用Mat对象进行图像处理的基本步骤，这对于理解和使用OpenCV库进行图像分析具有重要意义。