Python数字图像处理：骨架提取与分水岭算法

最新推荐文章于 2024-09-09 17:52:39 发布

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本文介绍了Python数字图像处理中的骨架提取和分水岭算法。骨架提取用于从二值图像中获取物体骨架，简化数据；分水岭算法用于图像分割，将图像划分为多个区域。实现骨架提取可利用OpenCV的cv2.ximgproc.thinning()，分水岭算法则依赖cv2.watershed()，需先进行图像预处理。

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Python数字图像处理：骨架提取与分水岭算法

骨架提取和分水岭算法是数字图像处理中常用的技术应用。骨架提取是指从二值化图像中提取物体的“骨架”，即连接所有局部极值点的线条，可以减小数据规模，方便后续分析和处理。而分水岭算法则是一种图像分割技术，能够将图像分割成若干区域，便于对图像进行进一步处理。

实现骨架提取可以使用OpenCV中的函数cv2.ximgproc.thinning()，代码如下：

import cv2

img = cv2.imread('image.jpg', 0)
ret, thresh = cv2.threshold(img, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)
skel = cv2.ximgproc.thinning(thresh)

这里的skel即为骨架提取结果。需要注意的是，在进行骨架提取之前需要将彩色图像转换为灰度图像，并进行二值化处理。

而分水岭算法则可以使用OpenCV中的cv2.watershed()函数。首先需要对图像进行预处理，包括去除噪声、二值化、寻找前景（即待分割的图像区域）和背景等。代码如下：

import numpy as np
import cv2

img = cv2.imread('image.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
ret, thresh = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV+cv2.THRESH_OTSU)

# 去除噪声
kernel = np.ones((3,3),np.uint8)
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