世界上最好用的骨架提取算法！！！

分别是提取出的骨架和二值化原图；骨架周围没有多余的像素点；超级好用！！！

import cv2 as cv
import os
import numpy as np
from skimage import morphology
from skimage.io import imsave

# 输入和输出文件夹路径
input_folder = r'C:\Users\Administrator\Desktop\mask-sele'  # 输入文件夹路径，存放二值化图片
output_folder = r'C:\Users\Administrator\Desktop\gujiagujia'  # 输出文件夹路径，用来保存骨架图像

# 创建输出文件夹（如果不存在）
if not os.path.exists(output_folder):
    os.makedirs(output_folder)

# 获取所有二值化图片文件
image_files = [f for f in os.listdir(input_folder) if f.endswith('.png')]

# 遍历每一张图片并提取骨架
for img_name in image_files:
    # 读取图片（确保是二值图像）
    img_path = os.path.join(input_folder, img_name)
    img = cv.imread(img_path, cv.IMREAD_GRAYSCALE)  # 读取为灰度图像

    # 骨架提取
    skeleton = morphology.skeletonize(img // 255)  # 归一化为[0, 1]，然后进行骨架提取
    skeleton = np.where(skeleton > 0, 1, 0).astype(np.uint8)  # 转回0-255的二值图像

    # 保存骨架图像到输出文件夹
    output_img_path = os.path.join(output_folder, img_name)
    imsave(output_img_path, skeleton * 255)  # 保存为8位的图像

    print(f"骨架已提取并保存: {output_img_path}")