1、常见3D骨架提取算法 常见的两种图像细化方法有(1)、核滤波器,(2)、决策树。 核滤波器方法是将结构元素应用在图像上,例如迭代地侵蚀物体的表面,直到仅保留骨架为止,该方法通常可以扩展到更高维度上。决策树方法是迭代处理26邻域内中目标和背景体素所有可能的二进制组合,并在每次迭代时找到所有可删除的表面点,虽...
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...
骨架提取与图像细化类似,都是指将二值图像中一部分点去掉后,剩下的点仍能保持原来的形状,即图像的骨架,如下图所示。 Zhang-Suen 算法,在很多的图像处理库(scikit-image, OpenCV)中,被广泛的使用,例如: f…
# 使用细化算法提取骨架skeleton=cv2.ximgproc.thinning(adaptive_binary)# 细化二值图像,提取骨架 1. 2. 5. 显示和保存结果 最后,我们需要将骨架图显示出来,并保存结果。 # 显示原图和骨架图plt.figure(figsize=(10,5))plt.subplot(1,2,1)plt.title('Original Image')plt.imshow(gray_image,cmap='gray')...
剩余部分与ZS算法一致,遍历所有pixel,进行两次迭代判断,将符合条件的pixel置为0,直到没有pixel可被删除则终止循环,此时的图像即为提取出的骨架图像。 由于公司实验内容涉密,此处无法展示结果,不过经验证,该算法确实对于前文提到的ZS算法的两个缺陷有一定改进,特别是对于2 pixel 45度的斜边的骨架提取非常完美,符合要求...
https://blog.csdn.net/twowind/article/details/9094037 http://matwbn.icm.edu.pl/ksiazki/amc/amc20/amc2029.pdf
骨架曲线提取python 图像骨架提取算法,把一个平面区域简化成图(graph)是一种重要的结构形状表示法。利用细化技术以得到区域的骨架是常用的方法。中轴变换(medialaxistransform,MAT)是一种用来确定物体骨架的细化技术。具有边界B的区域R的MAT是如下确定的。对每个R中的
在骨架提取阶段 , 首先把二维图像分成不同的数据集 , 对每个数据集进行骨架 提取, 得到相应的子集 , 然后通过腐蚀运算和开启运算得到整个图像的骨架提取 。 在图像重建阶段 , 对骨架图像 进行扩张运算而得到重建的图像 。 具体算法步骤如下 : (1)加入菜单项 , 生成消息响应函数 ; (2)定义结构元素 ;...
手背静脉图像骨架特征提取的算法 维普资讯 http://www.cqvip.com