opencv contrib的提取骨架方法
多边形骨架提取算法 python
多边形骨架提取算法 python
多边形骨架提取算法在计算机视觉和图像处理领域中被广泛应用，用于提取多边形的中轴线或骨架结构。
在Python中，有几种常
见的算法和库可以用来实现多边形骨架提取，下面我将从多个角度
介绍几种常见的方法。
1. Medial Axis Transform (MAT)，中轴变换是一种常见的多
边形骨架提取算法。
在Python中，你可以使用scikit-image库来
实现MAT。
该库提供了medial_axis函数，可以直接对多边形进行
中轴变换处理。
2. Voronoi Diagram，沃罗诺伊图也可以用于多边形骨架提取。
你可以使用SciPy库中的spatial模块来计算Voronoi图，然后从Voronoi图中提取多边形的骨架结构。
3. Distance Transform，距离变换也是一种常见的多边形骨架
提取方法。
你可以使用OpenCV库或者scikit-image库中的
distance_transform_edt函数来计算多边形的距离变换，然后从中
提取骨架。
4. Skeletonization Algorithms，还有一些专门用于骨架提取的算法，比如Zhang-Suen算法、Guo-Hall算法等。
你可以在Python中实现这些算法，或者使用一些开源的图像处理库中已经实现好的算法。
在实际应用中，选择哪种算法取决于你的具体需求和多边形的特征。
每种算法都有自己的优缺点，需要根据具体情况进行选择。
希望以上信息能够帮助到你，如果有更多问题，欢迎继续提问。
c++ 代码 从骨架线提取端点和拐点
在这篇文章中，我们将深入讨论如何从C++代码中提取骨架线的端点和拐点。
骨架线是指在图像或者图形中具有一定宽度的线条的中心线，提取骨架线的端点和拐点对于图像处理和模式识别中的很多应用都非常重要。
在C++中，我们可以利用一些图像处理的库来实现这一目标，例如OpenCV等。
我们需要了解骨架线的特点和提取端点和拐点的意义。
骨架线的端点是指骨架线上的端点，而拐点则是指骨架线上的拐角处。
提取这些点的目的在于分析骨架线的形状，以便进行更深入的图像分析和识别。
接下来，让我们来分析如何从C++代码中实现端点和拐点的提取。
我们可以通过图像处理库中的相关函数来实现这一目标。
我们需要对图像进行预处理，包括灰度化、二值化和边缘检测等操作。
我们可以利用骨架线提取算法来获取骨架线，并进一步提取端点和拐点。
在C++代码中，我们可以使用OpenCV库来实现骨架线的提取和端点/拐点的获取。
我们可以利用OpenCV中的函数来进行图像的预处理，包括cvtColor()进行灰度化、threshold()进行二值化、Canny()进行边缘检测等。
我们可以利用OpenCV中的findContours()函数来提取骨架线，再利用一些自定义的算法来获取端点和拐点。
在实现端点和拐点的提取过程中，我们需要考虑一些特殊情况，例如端点和拐点的定义、算法的复杂度和效率等。
我们还需要考虑如何对提取出的端点和拐点进行进一步的处理和利用，例如在图像识别、模式匹配、形状分析等领域中的具体应用。
总结来说，从C++代码中提取骨架线的端点和拐点是一个复杂而有价值的任务。
我们可以通过图像处理库中的相关函数来实现这一目标，例如利用OpenCV来进行图像的预处理和骨架线的提取，然后利用一些自定义的算法来获取端点和拐点。
这一过程涉及到图像处理、算法设计和应用等多个领域，对于我们深入理解图像结构和形状分析具有重要意义。
希望本文可以帮助您更深入地理解这一主题，同时也能够对您在C++代码中的实际应用有所帮助。
骨架线算法
骨架线算法全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：骨架线算法是一种用于提取对象骨架的计算机视觉算法。
在图像处理领域中，骨架线通常指物体的中轴线或中心线，是表示物体形状和结构的重要特征。
骨架线算法可以帮助识别物体的形状、轮廓和结构信息，对于数字化建模、医学图像处理、工程设计等领域有着广泛的应用。
骨架线算法的基本思想是从对象的边缘逐渐收缩，直到最终形成对象的中心线。
这个过程通常包括三个步骤：边缘提取、骨架化和细化。
通过图像处理技术提取出对象的边缘信息；然后，利用数学形态学等方法对边缘进行骨架化处理，得到初步的骨架；通过迭代细化算法对初步骨架进行进一步处理，获得更加精细的骨架线。
骨架线算法的主要优点包括：可以提取出对象的主要轮廓和结构信息，对于形状分析和识别具有较高的准确性和稳定性；可以减少图像数据的复杂度，节省存储和传输空间，便于后续处理和分析；骨架线还可以用于对象的比较和匹配，帮助识别不同对象之间的相似性和差异性。
在实际应用中，骨架线算法广泛应用于医学影像分析、工业检测、自动驾驶等领域。
在医学影像领域，骨架线算法可以帮助医生快速准确地识别病变部位、量化分析组织结构，辅助诊断和治疗。
在工业领域，骨架线算法可以用于产品设计、质量控制、零部件匹配等方面，提高生产效率和品质。
在自动驾驶领域，骨架线算法可以帮助车辆感知周围环境、规划路径，实现智能驾驶。
值得注意的是，骨架线算法虽然在图像处理领域有着广泛的应用，但也存在一些挑战和限制。
算法的鲁棒性和稳定性仍然需要进一步改进，对图像噪声、变形、遮挡等情况的处理效果有待提高；骨架线算法对于不规则形状和复杂结构的物体提取效果可能不理想，需要针对性优化和改进算法。
骨架线算法是一种有效的图像处理技术，可以帮助提取对象的骨架信息，对于形状分析、识别和匹配等领域有着广泛的应用前景。
随着人工智能、深度学习等技术的不断发展和应用，相信骨架线算法还会有更多的创新和突破，为图像处理领域带来更多的发展机会和挑战。
骨架提取算法 矢量化
骨架提取算法矢量化全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：骨架提取算法是计算机图像处理领域中常用的一种技术，它可以根据图像中的对象的边缘信息，提取出该对象的中心线或者骨架结构，从而对图像进行更精确的分析和处理。
而矢量化是将图像转换为矢量图形的过程，可以大大提高图像的清晰度和编辑性。
本文将结合这两个技术，介绍骨架提取算法的原理和应用，并探讨如何使用矢量化技术优化骨架提取结果。
一、骨架提取算法的原理1. 边缘检测：在进行骨架提取前，首先需要对图像进行边缘检测，将对象的边缘提取出来。
常用的边缘检测算法包括Sobel算子、Canny算子等，它们可以通过计算梯度来找到图像中的边缘。
2. 膨胀与腐蚀：在得到图像的边缘后，需要对边缘进行膨胀和腐蚀操作，以便后续的骨架提取。
膨胀操作可以将边缘的宽度增加，使得骨架提取更容易进行，而腐蚀操作则可以将边缘变细，使得骨架更加准确。
3. 骨架提取：通过对边缘进行细化、分叉等操作，可以得到对象的骨架结构。
常用的骨架提取算法包括细化算法、距离变换算法等。
这些算法可以根据边缘像素之间的距离和关系，得到对象的中心线或者骨架结构。
二、骨架提取算法的应用1. 物体识别：在计算机视觉中，骨架提取算法可以用于物体识别。
通过提取物体的骨架结构，可以更准确地识别和分类不同的物体。
2. 医学影像分析：在医学影像学中，骨架提取算法可以用于提取血管、神经等重要结构的中心线，从而辅助医生进行病变分析和手术规划。
3. 动画制作：在动画制作中，骨架提取算法可以用于人物、动物等形象的建模和动作设计，可以使得动画更加逼真和生动。
三、矢量化技术在骨架提取中的应用1. 精细化处理：将骨架提取得到的中心线或者骨架结构转换为矢量图形，可以使得图像更加清晰和精细。
矢量图形可以无损地放大或缩小，而不会失真。
2. 编辑性增强：矢量图形可以方便地进行编辑和修改，可以调整线条的粗细、颜色等属性，从而对图像进行更加灵活的处理。
3. 矢量化优化：通过矢量化技术，可以优化骨架提取结果，消除一些不必要的细节和噪音，使得骨架结构更加清晰和准确。
嵌入式 opencv 人体骨骼点
嵌入式opencv 人体骨骼点嵌入式OpenCV 人体骨骼点近年来，随着计算机视觉技术的不断发展，人体姿态估计成为一个热门的研究方向。
人体骨骼点检测是其中一个重要的任务，它可以精确地定位人体的关键点，如头部、肩膀、手臂、腿部等，为后续的人体姿态分析、行为识别、运动跟踪等提供基础。
而在嵌入式设备上实现人体骨骼点检测和姿态估计则是一个具有挑战性的任务。
嵌入式设备通常具有计算能力有限、存储空间较小、能耗要求严格等特点，因此需要采用轻量级的算法和优化后的实现方式。
在本文中，我们将一步一步地回答如何在嵌入式设备上使用OpenCV 实现人体骨骼点检测。
第一步：数据采集和预处理在进行人体骨骼点检测之前，我们需要准备数据集并进行预处理。
数据集包含许多标注了人体关键点的图像，可以通过多种方式获得，如手工标注、使用开源数据集等。
预处理包括图像尺寸调整、归一化、图像增强等操作，以便提高算法的鲁棒性和准确性。
第二步：模型选择和训练在选择人体骨骼点检测模型时，我们需要考虑模型的精度和效率。
在嵌入式设备上，我们更倾向于选择轻量级的模型，如MobileNet、Yolo等。
这些模型既具有良好的准确率，又相对较小，适合在资源有限的嵌入式设备上部署。
然后，我们使用选定的模型对准备好的数据集进行训练。
训练过程通常包括数据集的划分、损失函数的定义、优化器的选择等。
在训练的过程中，我们可以使用数据增强技术来扩充数据集，如旋转、裁剪、缩放等。
此外，为了提高模型的泛化能力，我们还可以使用数据集增强技术，如Mixup等。
第三步：推理和优化当模型训练完成后，我们就可以在嵌入式设备上进行推理了。
在推理过程中，我们首先需要加载已经训练好的模型参数，并将其部署到嵌入式设备上。
然后，我们读取待检测的图像，并使用OpenCV 对图像进行预处理，如图像缩放、色彩空间转换等。
接下来，我们将预处理后的图像输入到模型中，并获取输出。
输出通常是一个关键点的矩阵，表示了图像中的人体骨骼点的位置。
骨架提取算法原理
骨架提取算法原理一、引言骨架提取算法是在图像处理领域中广泛应用的一种技术，它可以将图像中的物体进行精细化处理，从而得到更加准确的信息。
本文将对骨架提取算法进行详细的介绍和分析。
二、骨架提取算法概述骨架提取算法是一种基于数学形态学理论的技术，它可以将图像中的物体转化为其最小特征表示形式。
骨架提取算法通常通过以下步骤实现：1. 对输入图像进行预处理，包括二值化、去噪等操作。
2. 进行形态学变换，如腐蚀、膨胀等操作，得到物体的轮廓。
3. 进行骨架提取操作，得到物体的最小特征表示形式。
4. 对得到的结果进行后处理，如去除孤立点等操作。
三、基于距离变换的骨架提取算法基于距离变换的骨架提取算法是一种比较常见和有效的方法。
该方法主要包括以下步骤：1. 对输入图像进行预处理，包括二值化、去噪等操作。
2. 计算输入图像中各个像素点到物体边缘的距离。
3. 对距离图像进行形态学变换，如腐蚀、膨胀等操作，得到物体的骨架。
4. 对得到的骨架进行后处理，如去除孤立点等操作。
四、基于细化算法的骨架提取算法基于细化算法的骨架提取算法是一种比较常见和有效的方法。
该方法主要包括以下步骤：1. 对输入图像进行预处理，包括二值化、去噪等操作。
2. 进行细化操作，将物体轮廓逐渐细化为其最小特征表示形式。
3. 对得到的结果进行后处理，如去除孤立点等操作。
五、应用举例骨架提取算法在图像处理领域中有着广泛的应用。
例如，在医学图像分析中，可以使用骨架提取算法对人体器官进行精细化处理；在机器视觉中，可以使用骨架提取算法对物体进行识别和分类等。
六、总结本文对骨架提取算法进行了详细介绍和分析。
从基本原理出发，逐步介绍了两种常见的实现方法，并举例说明了其应用场景。
骨架提取算法是一种非常重要的图像处理技术，对于提高图像处理的准确性和效率具有重要作用。
python数字图像处理（19）：骨架提取与分水岭算法
python数字图像处理（19）：⾻架提取与分⽔岭算法⾻架提取与分⽔岭算法也属于形态学处理范畴，都放在morphology⼦模块内。
1、⾻架提取⾻架提取，也叫⼆值图像细化。
这种算法能将⼀个连通区域细化成⼀个像素的宽度，⽤于特征提取和⽬标拓扑表⽰。
morphology⼦模块提供了两个函数⽤于⾻架提取，分别是Skeletonize（）函数和medial_axis（）函数。
我们先来看Skeletonize（）函数。
格式为：skimage.morphology.skeletonize(image)输⼊和输出都是⼀幅⼆值图像。
例1：from skimage import morphology,drawimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt#创建⼀个⼆值图像⽤于测试image = np.zeros((400, 400))#⽣成⽬标对象1(⽩⾊U型)image[10:-10, 10:100] = 1image[-100:-10, 10:-10] = 1image[10:-10, -100:-10] = 1#⽣成⽬标对象2（X型）rs, cs = draw.line(250, 150, 10, 280)for i in range(10):image[rs + i, cs] = 1rs, cs = draw.line(10, 150, 250, 280)for i in range(20):image[rs + i, cs] = 1#⽣成⽬标对象3（O型）ir, ic = np.indices(image.shape)circle1 = (ic - 135)**2 + (ir - 150)**2 < 30**2circle2 = (ic - 135)**2 + (ir - 150)**2 < 20**2image[circle1] = 1image[circle2] = 0#实施⾻架算法skeleton =morphology.skeletonize(image)#显⽰结果fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(nrows=1, ncols=2, figsize=(8, 4))ax1.imshow(image, cmap=plt.cm.gray)ax1.axis('off')ax1.set_title('original', fontsize=20)ax2.imshow(skeleton, cmap=plt.cm.gray)ax2.axis('off')ax2.set_title('skeleton', fontsize=20)fig.tight_layout()plt.show()⽣成⼀幅测试图像，上⾯有三个⽬标对象，分别进⾏⾻架提取，结果如下：例2：利⽤系统⾃带的马图⽚进⾏⾻架提取from skimage import morphology,data,colorimport matplotlib.pyplot as pltimage=color.rgb2gray(data.horse())image=1-image #反相#实施⾻架算法skeleton =morphology.skeletonize(image)#显⽰结果fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(nrows=1, ncols=2, figsize=(8, 4))ax1.imshow(image, cmap=plt.cm.gray)ax1.axis('off')ax1.set_title('original', fontsize=20)ax2.imshow(skeleton, cmap=plt.cm.gray)ax2.axis('off')ax2.set_title('skeleton', fontsize=20)fig.tight_layout()plt.show()medial_axis就是中轴的意思，利⽤中轴变换⽅法计算前景（1值）⽬标对象的宽度，格式为：skimage.morphology.medial_axis(image, mask=None, return_distance=False)mask: 掩模。
骨架提取算法原理
骨架提取算法原理一、引言骨架提取算法是计算机视觉领域中的一项重要技术，用于从图像或三维模型中提取出物体的骨架结构。
骨架提取算法在图像处理、模式识别、计算机辅助设计等领域具有广泛的应用。
本文将详细介绍骨架提取算法的原理、方法和应用。
二、骨架提取算法概述骨架提取算法旨在从图像或三维模型中提取出物体的骨架结构，骨架结构是物体的中轴线或主干线，可以用来描述物体的形状、拓扑结构和空间关系。
骨架提取算法通常包括以下几个步骤：1. 预处理在骨架提取之前，需要对图像或三维模型进行一些预处理操作，例如去噪、平滑、分割等。
预处理的目的是提高后续骨架提取算法的效果和准确性。
2. 边缘检测骨架提取算法通常基于边缘信息进行计算，因此需要进行边缘检测操作，将物体的边缘提取出来。
常用的边缘检测算法包括Sobel算子、Canny算子等。
3. 骨架化骨架化是骨架提取算法的核心步骤，其目的是将物体的边缘转化为骨架结构。
常用的骨架化算法有细化算法、距离变换算法、中轴变换算法等。
这些算法可以通过迭代、腐蚀、膨胀等操作将物体的边缘逐渐细化为骨架结构。
4. 后处理骨架提取算法得到的骨架结构通常需要进行后处理操作，以去除不必要的噪声和分支，得到更加简洁和准确的骨架结构。
后处理的方法包括剪枝、合并、滤波等。
三、常用的骨架提取算法1. 细化算法细化算法是一种基于像素的骨架提取算法，它通过迭代操作将物体的边缘细化为骨架结构。
常用的细化算法有Zhang-Suen算法、Guo-Hall算法等。
细化算法的优点是计算简单、速度快，但对噪声敏感，容易产生断裂和不连续的骨架。
2. 距离变换算法距离变换算法是一种基于距离场的骨架提取算法，它通过计算物体表面到背景的距离，将物体的边缘转化为骨架结构。
常用的距离变换算法有Chamfer距离变换算法、距离场扩展算法等。
距离变换算法的优点是对噪声不敏感，能够得到连续和完整的骨架。
3. 中轴变换算法中轴变换算法是一种基于中轴线的骨架提取算法，它通过计算物体表面到背景的距离和物体表面的法向量，将物体的边缘转化为骨架结构。
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一、介绍
Opencv contrib是Opencv计算机视觉库的扩展版本，其中包含了许多额外的功能和算法。
在Opencv contrib中，提取图像的骨架是一个常见的应用，它可以用于图像处理、模式识别等领域。
本文将介绍Opencv contrib中提取图像骨架的方法，并对其进行详细的讲解和分析。
二、Opencv contrib的骨架提取方法
Opencv contrib提供了多种提取图像骨架的方法，常用的有以下几种：
1. Zhang-Suen算法
2. Guo-Hall算法
3. Thinning算法
4. 应用深度学习的骨架提取方法
三、Zhang-Suen算法
Zhang-Suen算法是一种基于二值图像的骨架提取算法，它是一种迭代算法，通过反复对图像进行细化的操作，最终得到图像的骨架。
这种算法的优点是实现简单，效果稳定，适用于各种形状和尺寸的图像。
但是在某些情况下，Zhang-Suen算法可能会产生一些不完美的骨架，需要结合其他方法进行改进。
四、Guo-Hall算法
Guo-Hall算法是另一种常用的骨架提取算法，在实际应用中具有一定的优势。
它通过对图像进行多次腐蚀和膨胀的操作，最终得到图像
的骨架。
相比于Zhang-Suen算法，Guo-Hall算法在一些情况下可
以得到更为准确的结果，但是其计算复杂度较高，效率相对较低。
五、Thinning算法
Thinning算法是一种基于边界概念的骨架提取方法，它通过不断删除图像边界上的像素点，最终得到图像的骨架。
这种方法的特点是不
依赖于特定的形态学操作，适用于各种类型的图像。
但是Thinning算法对图像的选择和参数设置较为敏感，需要根据具体的应用场景进行
调整。
六、应用深度学习的骨架提取方法
近年来，随着深度学习技术的发展，越来越多的研究开始将深度学
习应用于图像骨架提取领域。
利用深度学习网络结构，可以更加精确
地提取图像的骨架，并且适用于复杂的图像场景。
这种方法的优势在
于其对复杂图像具有良好的鲁棒性和稳定性，但是需要大量的训练数
据和计算资源，且对算法的调整和优化具有一定的难度。
七、结论
Opencv contrib提供了多种骨架提取算法，每种方法都有其特点和适用场景。
在实际应用中，需要根据具体的需求选择合适的算法，并
结合实际情况进行调整和优化。
未来随着计算机视觉技术的不断发展，
图像骨架提取算法也将不断得到改进和完善，为图像处理和模式识别等领域的发展提供更加强大的支持。
Opencv contrib的骨架提取方法将在计算机视觉领域起到越来越重要的作用。