在Python中,常用的骨架提取算法包括Zhang-Suen细化算法和Guo-Hall算法。这里我们选择Zhang-Suen细化算法进行深入研究。 3. 在Python中实现Zhang-Suen细化算法 以下是使用Python和OpenCV库实现Zhang-Suen细化算法的示例代码: python import cv2 import numpy as np def zhang_suen_thinning(image, iterations=20): """ ...
zhangsuen细化算法python 快速细化算法 细化算法作为数学形态学在图像处理上的典型应用对应,可以求取图像基本形状特征,去除多余不相关数据。 细化算法比较多,这里只对3种算法进行分析。 1. 算法一:查询删除———引自 吕凤军《数字图像处理编程入门》 对应3*3局部数据,有1)内部点不删 2)孤立点不删 3)直线端点不...
python实现: importcv2importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt# Zhang Suen thining algorythmdefZhang_Suen_thining(img):# get shapeH,W,C=img.shape# prepare out imageout=np.zeros((H,W),dtype=np.int)out[img[...,0]>0]=1# inverseout=1-outwhile True:s1=[]s2=[]# step 1 ( rasta ...
Zhang-Suen图像细化算法 python实现 算法流程 首先要反转原图像,因为算法之后所有的操作都将0作为前景,将1作为背景。 中心像素x_1(x,y)的8-近邻定义如下所示: 考虑以下两个步骤 步骤1:执行光栅扫描并标记满足以下5个条件的所有像素: 这是一个黑色像素; 顺时针查看x2、x3、...、x9、x2时,从0到1的变化次数...
Zhang-Suen算法通过两个主要阶段迭代进行骨架提取. 每次迭代的处理步骤有助于去除多余的像素。其主要流程如下: 阶段一: 通过遍历图像,标记需要删除的像素。 阶段二: 更新图像,删除标记的像素。 最终重复阶段一和阶段二,直到没有标记的像素为止。 流程图
限制如下:形状是由三次/二次样条曲线、贝塞尔曲线和直线段表示的闭合路径减去的结果,这就是为什么可以包含孔的原因。如果将形状表示为光栅连通分量,则有许多现成的算法和实现,例如Zhang-Suen,P. Kwok,3-4距离变换,甚至Graphics Gems IV“使用邻域映射进行二值图像细化”中的C实现。那么问题是:有没有一种算法...
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...
python实现图像膨胀和腐蚀算法 如果您觉得本文不错!记得点赞哦! 一. 图像形态学简介: 经验之谈:形态学操作一般作用于二值图像,来连接相邻的元素(膨胀)或分离成独立的元素(侵蚀)。腐蚀和膨胀是针对图片中的白色(即前景)部分! 二. 图像形态学操作 膨胀和腐蚀的算法:...
Y. Zhang and C. Y. Suen, Communications of the ACM, March 1984, Volume 27, Number 3. 例子: >>> X, Y = np.ogrid[0:9, 0:9] >>> ellipse = (1./3 * (X - 4)**2 + (Y - 4)**2 < 3**2).astype(np.uint8) >>> ellipse array([[0, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 0, ...
Zhang-Suen算法 Guo-Hall算法 Medial Axis Transform(MAT)算法 这些算法的原理和具体实现方式可能有所不同,但基本思路是类似的。下面我们将以Zhang-Suen算法为例,介绍图像骨架化的基本流程。 3. 图像骨架化流程 3.1 准备工作 在进行图像骨架化之前,我们首先需要安装一些必要的Python库。可以使用以下命令来安装: ...