图像处理：提取图像轮廓骨架

在图像处理领域，提取图像轮廓骨架是一项常见的任务，它可以帮助我们理解图像中的形状和结构。图像轮廓骨架提取是将图像中的边缘连接起来形成一个细化的线条结构，以表示图像中的主要形状特征。本文将介绍一种常用的图像轮廓骨架提取方法，并提供相应的源代码实现。

图像轮廓骨架提取方法：

1. 二值化图像：首先，将输入的彩色或灰度图像转换为二值图像。这可以通过使用阈值化方法来实现，例如简单阈值化、自适应阈值化等。二值化后的图像中，目标物体的像素值为前景（白色），背景像素值为背景（黑色）。

2. 边缘检测：应用边缘检测算法，例如Canny边缘检测、Sobel算子等，检测出图像中的边缘。边缘检测可以将图像中的边缘区域标记为白色，其他区域标记为黑色。

3. 骨架提取：通过对边缘图像进行骨架提取操作，我们可以得到图像的轮廓骨架。骨架提取算法的目标是将边缘区域细化为一个像素宽度的线条结构，同时保留图像的主要形状特征。

以下是一个使用Python和OpenCV库实现图像轮廓骨架提取的示例代码：

import cv2

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