骨架提取的基本步骤如下: 读取图像:使用 OpenCV 读取目标图像。 转换为灰度图:将彩色图像转换为灰度图像。 二值化处理:使用阈值法将灰度图像二值化。 骨架化:使用 Zhang-Suen 算法进行骨架提取。 显示结果:展示原图和骨架图。 四、代码示例 以下是实现骨架提取的完整代码示例: importcv2importnumpyasnpdefskeletonize(...
骨架化函数:skeletonize()函数实现了骨架提取算法。它利用形态学操作来迭代提取骨架,直到图像完全被侵蚀。 显示结果:最后,使用cv2.imshow()将提取的骨架图像进行显示。 结论 骨架提取是图像处理中的重要步骤,通过上述代码,我们能够利用 Python 和 OpenCV 实现这一功能。骨架图像不仅可以用于形状分析,还广泛应用于计算机视...
基于Python的OpenCV⾻架化图像并显⽰（skeletonize）1. 效果图 ⾃⼰画⼀张图，原图 VS ⾻架效果图如下：opencv logo原图 VS ⾻架化效果图如下：2. 源码 # 图像⾻架化~import cv2 import imutils import numpy as np img = np.zeros((390, 390, 3), dtype="uint8")cv2.putText(img, "...
binary[binary== 255] = 1skeleton0= morphology.skeletonize(binary, method="lee")#细化提取骨架skeleton = skeleton0.astype(np.uint8) * 255intMat=skeleton0.astype(int)returnskeleton, intMatdefgetPoints(thinSrc, raudis=4, thresholdMax=6, thresholdMin=4): height, width= thinSrc.shape[0], thi...
python OpenCV 实现图片的医学处理 机器视觉第八次实验 一、实验目的 通过OpenCV第八次进行实验,对图片进行医学处理。 二、实验内容 对图片进行医学处理。 三、实验过程 我使用的是python语言+openCV对图片进行医学处理的功能。实验过程我们需要导入的库有import cv2;from skimage import morphology, io;import ...
from skimage.morphology import skeletonize from skimage import data, img_as_float import matplotlib.pyplot as pylab from matplotlib import cm from skimage.filters import sobel, threshold_otsu from skimage.feature import canny from skimage.segmentation import felzenszwalb, slic, quickshift, watershed ...
(if not already binary) binary_image = image > 0.5 # Perform skeletonization using Zhang-Suen algorithm skeleton = morphology.skeletonize(binary_image) # Display the original and skeletonized images plt.figure(figsize=(8, 4)) plt.subplot(1, 2, 1) plt.imshow(binary_image, cmap='gray') plt...
def plot_images_horizontally(original, filtered, filter_name, sz=(18,7)): pylab.gray() pylab.figure(figsize = sz) pylab.subplot(1,2,1), plot_image(original, 'original') pylab.subplot(1,2,2), plot_image(filtered, filter_name) pylab.show()from skimage.morphology import skeletonizeim =...
然后,我们将继续讨论一些流行的特征检测器,如 Harris 角点/SIFT 和 HOG,然后分别使用scikit-image和python-opencv (cv2)库函数讨论它们在图像匹配和目标检测等重要图像处理问题中的应用。 本章涉及的主题如下: 特征检测器与描述符,用于从图像中提取特征/描述符 Harris 角点检测器和 Harris 角点特征在图像匹配中的...
label2rgb from skimage import img_as_float from skimage.morphology import skeletonize from skimage import data, img_as_float import matplotlib.pyplot as pylab from matplotlib import cm from skimage.filters import sobel, threshold_otsu from skimage.feature import canny from skimage.segmentation import fel...