opencv contrib的提取骨架方法
多边形骨架提取算法 python
多边形骨架提取算法 python
多边形骨架提取算法在计算机视觉和图像处理领域中被广泛应用，用于提取多边形的中轴线或骨架结构。
在Python中，有几种常
见的算法和库可以用来实现多边形骨架提取，下面我将从多个角度
介绍几种常见的方法。
1. Medial Axis Transform (MAT)，中轴变换是一种常见的多
边形骨架提取算法。
在Python中，你可以使用scikit-image库来
实现MAT。
该库提供了medial_axis函数，可以直接对多边形进行
中轴变换处理。
2. Voronoi Diagram，沃罗诺伊图也可以用于多边形骨架提取。
你可以使用SciPy库中的spatial模块来计算Voronoi图，然后从Voronoi图中提取多边形的骨架结构。
3. Distance Transform，距离变换也是一种常见的多边形骨架
提取方法。
你可以使用OpenCV库或者scikit-image库中的
distance_transform_edt函数来计算多边形的距离变换，然后从中
提取骨架。
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。
希望以上信息能够帮助到你，如果有更多问题，欢迎继续提问。
c++ 代码 从骨架线提取端点和拐点
在这篇文章中，我们将深入讨论如何从C++代码中提取骨架线的端点和拐点。
骨架线是指在图像或者图形中具有一定宽度的线条的中心线，提取骨架线的端点和拐点对于图像处理和模式识别中的很多应用都非常重要。
在C++中，我们可以利用一些图像处理的库来实现这一目标，例如OpenCV等。
我们需要了解骨架线的特点和提取端点和拐点的意义。
骨架线的端点是指骨架线上的端点，而拐点则是指骨架线上的拐角处。
提取这些点的目的在于分析骨架线的形状，以便进行更深入的图像分析和识别。
接下来，让我们来分析如何从C++代码中实现端点和拐点的提取。
我们可以通过图像处理库中的相关函数来实现这一目标。
我们需要对图像进行预处理，包括灰度化、二值化和边缘检测等操作。
我们可以利用骨架线提取算法来获取骨架线，并进一步提取端点和拐点。
在C++代码中，我们可以使用OpenCV库来实现骨架线的提取和端点/拐点的获取。
我们可以利用OpenCV中的函数来进行图像的预处理，包括cvtColor()进行灰度化、threshold()进行二值化、Canny()进行边缘检测等。
我们可以利用OpenCV中的findContours()函数来提取骨架线，再利用一些自定义的算法来获取端点和拐点。
在实现端点和拐点的提取过程中，我们需要考虑一些特殊情况，例如端点和拐点的定义、算法的复杂度和效率等。
我们还需要考虑如何对提取出的端点和拐点进行进一步的处理和利用，例如在图像识别、模式匹配、形状分析等领域中的具体应用。
总结来说，从C++代码中提取骨架线的端点和拐点是一个复杂而有价值的任务。
我们可以通过图像处理库中的相关函数来实现这一目标，例如利用OpenCV来进行图像的预处理和骨架线的提取，然后利用一些自定义的算法来获取端点和拐点。
这一过程涉及到图像处理、算法设计和应用等多个领域，对于我们深入理解图像结构和形状分析具有重要意义。
希望本文可以帮助您更深入地理解这一主题，同时也能够对您在C++代码中的实际应用有所帮助。
骨架线算法
骨架线算法全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：骨架线算法是一种用于提取对象骨架的计算机视觉算法。
在图像处理领域中，骨架线通常指物体的中轴线或中心线，是表示物体形状和结构的重要特征。
骨架线算法可以帮助识别物体的形状、轮廓和结构信息，对于数字化建模、医学图像处理、工程设计等领域有着广泛的应用。
骨架线算法的基本思想是从对象的边缘逐渐收缩，直到最终形成对象的中心线。
这个过程通常包括三个步骤：边缘提取、骨架化和细化。
通过图像处理技术提取出对象的边缘信息；然后，利用数学形态学等方法对边缘进行骨架化处理，得到初步的骨架；通过迭代细化算法对初步骨架进行进一步处理，获得更加精细的骨架线。
骨架线算法的主要优点包括：可以提取出对象的主要轮廓和结构信息，对于形状分析和识别具有较高的准确性和稳定性；可以减少图像数据的复杂度，节省存储和传输空间，便于后续处理和分析；骨架线还可以用于对象的比较和匹配，帮助识别不同对象之间的相似性和差异性。
在实际应用中，骨架线算法广泛应用于医学影像分析、工业检测、自动驾驶等领域。
在医学影像领域，骨架线算法可以帮助医生快速准确地识别病变部位、量化分析组织结构，辅助诊断和治疗。
在工业领域，骨架线算法可以用于产品设计、质量控制、零部件匹配等方面，提高生产效率和品质。
在自动驾驶领域，骨架线算法可以帮助车辆感知周围环境、规划路径，实现智能驾驶。
值得注意的是，骨架线算法虽然在图像处理领域有着广泛的应用，但也存在一些挑战和限制。
算法的鲁棒性和稳定性仍然需要进一步改进，对图像噪声、变形、遮挡等情况的处理效果有待提高；骨架线算法对于不规则形状和复杂结构的物体提取效果可能不理想，需要针对性优化和改进算法。
骨架线算法是一种有效的图像处理技术，可以帮助提取对象的骨架信息，对于形状分析、识别和匹配等领域有着广泛的应用前景。
随着人工智能、深度学习等技术的不断发展和应用，相信骨架线算法还会有更多的创新和突破，为图像处理领域带来更多的发展机会和挑战。
骨架提取算法 矢量化
骨架提取算法矢量化全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：骨架提取算法是计算机图像处理领域中常用的一种技术，它可以根据图像中的对象的边缘信息，提取出该对象的中心线或者骨架结构，从而对图像进行更精确的分析和处理。
而矢量化是将图像转换为矢量图形的过程，可以大大提高图像的清晰度和编辑性。
本文将结合这两个技术，介绍骨架提取算法的原理和应用，并探讨如何使用矢量化技术优化骨架提取结果。
一、骨架提取算法的原理1. 边缘检测：在进行骨架提取前，首先需要对图像进行边缘检测，将对象的边缘提取出来。
常用的边缘检测算法包括Sobel算子、Canny算子等，它们可以通过计算梯度来找到图像中的边缘。
2. 膨胀与腐蚀：在得到图像的边缘后，需要对边缘进行膨胀和腐蚀操作，以便后续的骨架提取。
膨胀操作可以将边缘的宽度增加，使得骨架提取更容易进行，而腐蚀操作则可以将边缘变细，使得骨架更加准确。
3. 骨架提取：通过对边缘进行细化、分叉等操作，可以得到对象的骨架结构。
常用的骨架提取算法包括细化算法、距离变换算法等。
这些算法可以根据边缘像素之间的距离和关系，得到对象的中心线或者骨架结构。
二、骨架提取算法的应用1. 物体识别：在计算机视觉中，骨架提取算法可以用于物体识别。
通过提取物体的骨架结构，可以更准确地识别和分类不同的物体。
2. 医学影像分析：在医学影像学中，骨架提取算法可以用于提取血管、神经等重要结构的中心线，从而辅助医生进行病变分析和手术规划。
3. 动画制作：在动画制作中，骨架提取算法可以用于人物、动物等形象的建模和动作设计，可以使得动画更加逼真和生动。
三、矢量化技术在骨架提取中的应用1. 精细化处理：将骨架提取得到的中心线或者骨架结构转换为矢量图形，可以使得图像更加清晰和精细。
矢量图形可以无损地放大或缩小，而不会失真。
2. 编辑性增强：矢量图形可以方便地进行编辑和修改，可以调整线条的粗细、颜色等属性，从而对图像进行更加灵活的处理。
3. 矢量化优化：通过矢量化技术，可以优化骨架提取结果，消除一些不必要的细节和噪音，使得骨架结构更加清晰和准确。
嵌入式 opencv 人体骨骼点
嵌入式opencv 人体骨骼点嵌入式OpenCV 人体骨骼点近年来，随着计算机视觉技术的不断发展，人体姿态估计成为一个热门的研究方向。
人体骨骼点检测是其中一个重要的任务，它可以精确地定位人体的关键点，如头部、肩膀、手臂、腿部等，为后续的人体姿态分析、行为识别、运动跟踪等提供基础。
而在嵌入式设备上实现人体骨骼点检测和姿态估计则是一个具有挑战性的任务。
嵌入式设备通常具有计算能力有限、存储空间较小、能耗要求严格等特点，因此需要采用轻量级的算法和优化后的实现方式。
在本文中，我们将一步一步地回答如何在嵌入式设备上使用OpenCV 实现人体骨骼点检测。
第一步：数据采集和预处理在进行人体骨骼点检测之前，我们需要准备数据集并进行预处理。
数据集包含许多标注了人体关键点的图像，可以通过多种方式获得，如手工标注、使用开源数据集等。
预处理包括图像尺寸调整、归一化、图像增强等操作，以便提高算法的鲁棒性和准确性。
第二步：模型选择和训练在选择人体骨骼点检测模型时，我们需要考虑模型的精度和效率。
在嵌入式设备上，我们更倾向于选择轻量级的模型，如MobileNet、Yolo等。
这些模型既具有良好的准确率，又相对较小，适合在资源有限的嵌入式设备上部署。
然后，我们使用选定的模型对准备好的数据集进行训练。
训练过程通常包括数据集的划分、损失函数的定义、优化器的选择等。
在训练的过程中，我们可以使用数据增强技术来扩充数据集，如旋转、裁剪、缩放等。
此外，为了提高模型的泛化能力，我们还可以使用数据集增强技术，如Mixup等。
第三步：推理和优化当模型训练完成后，我们就可以在嵌入式设备上进行推理了。
在推理过程中，我们首先需要加载已经训练好的模型参数，并将其部署到嵌入式设备上。
然后，我们读取待检测的图像，并使用OpenCV 对图像进行预处理，如图像缩放、色彩空间转换等。
接下来，我们将预处理后的图像输入到模型中，并获取输出。
输出通常是一个关键点的矩阵，表示了图像中的人体骨骼点的位置。
骨架提取算法原理
骨架提取算法原理一、引言骨架提取算法是在图像处理领域中广泛应用的一种技术，它可以将图像中的物体进行精细化处理，从而得到更加准确的信息。
本文将对骨架提取算法进行详细的介绍和分析。
二、骨架提取算法概述骨架提取算法是一种基于数学形态学理论的技术，它可以将图像中的物体转化为其最小特征表示形式。
骨架提取算法通常通过以下步骤实现：1. 对输入图像进行预处理，包括二值化、去噪等操作。
2. 进行形态学变换，如腐蚀、膨胀等操作，得到物体的轮廓。
3. 进行骨架提取操作，得到物体的最小特征表示形式。
4. 对得到的结果进行后处理，如去除孤立点等操作。
三、基于距离变换的骨架提取算法基于距离变换的骨架提取算法是一种比较常见和有效的方法。
该方法主要包括以下步骤：1. 对输入图像进行预处理，包括二值化、去噪等操作。
2. 计算输入图像中各个像素点到物体边缘的距离。
3. 对距离图像进行形态学变换，如腐蚀、膨胀等操作，得到物体的骨架。
4. 对得到的骨架进行后处理，如去除孤立点等操作。
四、基于细化算法的骨架提取算法基于细化算法的骨架提取算法是一种比较常见和有效的方法。
该方法主要包括以下步骤：1. 对输入图像进行预处理，包括二值化、去噪等操作。
2. 进行细化操作，将物体轮廓逐渐细化为其最小特征表示形式。
3. 对得到的结果进行后处理，如去除孤立点等操作。
五、应用举例骨架提取算法在图像处理领域中有着广泛的应用。
例如，在医学图像分析中，可以使用骨架提取算法对人体器官进行精细化处理；在机器视觉中，可以使用骨架提取算法对物体进行识别和分类等。
六、总结本文对骨架提取算法进行了详细介绍和分析。
从基本原理出发，逐步介绍了两种常见的实现方法，并举例说明了其应用场景。
骨架提取算法是一种非常重要的图像处理技术，对于提高图像处理的准确性和效率具有重要作用。
python数字图像处理（19）：骨架提取与分水岭算法
python数字图像处理（19）：⾻架提取与分⽔岭算法⾻架提取与分⽔岭算法也属于形态学处理范畴，都放在morphology⼦模块内。
1、⾻架提取⾻架提取，也叫⼆值图像细化。
这种算法能将⼀个连通区域细化成⼀个像素的宽度，⽤于特征提取和⽬标拓扑表⽰。
morphology⼦模块提供了两个函数⽤于⾻架提取，分别是Skeletonize（）函数和medial_axis（）函数。
我们先来看Skeletonize（）函数。
格式为：skimage.morphology.skeletonize(image)输⼊和输出都是⼀幅⼆值图像。
例1：from skimage import morphology,drawimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt#创建⼀个⼆值图像⽤于测试image = np.zeros((400, 400))#⽣成⽬标对象1(⽩⾊U型)image[10:-10, 10:100] = 1image[-100:-10, 10:-10] = 1image[10:-10, -100:-10] = 1#⽣成⽬标对象2（X型）rs, cs = draw.line(250, 150, 10, 280)for i in range(10):image[rs + i, cs] = 1rs, cs = draw.line(10, 150, 250, 280)for i in range(20):image[rs + i, cs] = 1#⽣成⽬标对象3（O型）ir, ic = np.indices(image.shape)circle1 = (ic - 135)**2 + (ir - 150)**2 < 30**2circle2 = (ic - 135)**2 + (ir - 150)**2 < 20**2image[circle1] = 1image[circle2] = 0#实施⾻架算法skeleton =morphology.skeletonize(image)#显⽰结果fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(nrows=1, ncols=2, figsize=(8, 4))ax1.imshow(image, cmap=plt.cm.gray)ax1.axis('off')ax1.set_title('original', fontsize=20)ax2.imshow(skeleton, cmap=plt.cm.gray)ax2.axis('off')ax2.set_title('skeleton', fontsize=20)fig.tight_layout()plt.show()⽣成⼀幅测试图像，上⾯有三个⽬标对象，分别进⾏⾻架提取，结果如下：例2：利⽤系统⾃带的马图⽚进⾏⾻架提取from skimage import morphology,data,colorimport matplotlib.pyplot as pltimage=color.rgb2gray(data.horse())image=1-image #反相#实施⾻架算法skeleton =morphology.skeletonize(image)#显⽰结果fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(nrows=1, ncols=2, figsize=(8, 4))ax1.imshow(image, cmap=plt.cm.gray)ax1.axis('off')ax1.set_title('original', fontsize=20)ax2.imshow(skeleton, cmap=plt.cm.gray)ax2.axis('off')ax2.set_title('skeleton', fontsize=20)fig.tight_layout()plt.show()medial_axis就是中轴的意思，利⽤中轴变换⽅法计算前景（1值）⽬标对象的宽度，格式为：skimage.morphology.medial_axis(image, mask=None, return_distance=False)mask: 掩模。
骨架提取算法原理
骨架提取算法原理一、引言骨架提取算法是计算机视觉领域中的一项重要技术，用于从图像或三维模型中提取出物体的骨架结构。
骨架提取算法在图像处理、模式识别、计算机辅助设计等领域具有广泛的应用。
本文将详细介绍骨架提取算法的原理、方法和应用。
二、骨架提取算法概述骨架提取算法旨在从图像或三维模型中提取出物体的骨架结构，骨架结构是物体的中轴线或主干线，可以用来描述物体的形状、拓扑结构和空间关系。
骨架提取算法通常包括以下几个步骤：1. 预处理在骨架提取之前，需要对图像或三维模型进行一些预处理操作，例如去噪、平滑、分割等。
预处理的目的是提高后续骨架提取算法的效果和准确性。
2. 边缘检测骨架提取算法通常基于边缘信息进行计算，因此需要进行边缘检测操作，将物体的边缘提取出来。
常用的边缘检测算法包括Sobel算子、Canny算子等。
3. 骨架化骨架化是骨架提取算法的核心步骤，其目的是将物体的边缘转化为骨架结构。
常用的骨架化算法有细化算法、距离变换算法、中轴变换算法等。
这些算法可以通过迭代、腐蚀、膨胀等操作将物体的边缘逐渐细化为骨架结构。
4. 后处理骨架提取算法得到的骨架结构通常需要进行后处理操作，以去除不必要的噪声和分支，得到更加简洁和准确的骨架结构。
后处理的方法包括剪枝、合并、滤波等。
三、常用的骨架提取算法1. 细化算法细化算法是一种基于像素的骨架提取算法，它通过迭代操作将物体的边缘细化为骨架结构。
常用的细化算法有Zhang-Suen算法、Guo-Hall算法等。
细化算法的优点是计算简单、速度快，但对噪声敏感，容易产生断裂和不连续的骨架。
2. 距离变换算法距离变换算法是一种基于距离场的骨架提取算法，它通过计算物体表面到背景的距离，将物体的边缘转化为骨架结构。
常用的距离变换算法有Chamfer距离变换算法、距离场扩展算法等。
距离变换算法的优点是对噪声不敏感，能够得到连续和完整的骨架。
3. 中轴变换算法中轴变换算法是一种基于中轴线的骨架提取算法，它通过计算物体表面到背景的距离和物体表面的法向量，将物体的边缘转化为骨架结构。
OpenCV图像骨架提取
OpenCV图像骨架提取/************************************************************************//* 提取骨架 */ /************************************************************************/#include <cv.h>#include <highgui.h>int main(void){IplImage *src;IplImage *distsrc;IplImage *out;IplImage *S00;IplImage *S45;IplImage *S90;IplImage *S135;CvMat kern00, kern45, kern90, kern135;float Smax=0;float L0[]={-1,-1,-1,-1,-1,0, 0, 0, 0, 0,2, 2, 2, 2, 2,0, 0, 0, 0, 0,-1,-1,-1,-1,-1};float L45[]={0,-1,-1, 0, 2,-1,-1, 0, 2, 0,-1, 0, 2, 0,-1,0, 2, 0,-1,-1,2, 0,-1,-1, 0};float L90[]={-1, 0, 2, 0,-1,-1, 0, 2, 0,-1,-1, 0, 2, 0,-1,-1, 0, 2, 0,-1,-1, 0, 2, 0,-1};float L135[]={2, 0,-1,-1, 0,0, 2, 0,-1,-1,-1, 0, 2, 0,-1,-1,-1, 0, 2, 0,0,-1,-1, 0, 2};src=cvLoadImage("OpenCVKasvandTest.png",0);distsrc=cvCreateImage(cvGetSize(src),IPL_DEPTH_32F,1);S00=cvCreateImage(cvGetSize(src),IPL_DEPTH_32F,1);S45=cvCreateImage(cvGetSize(src),IPL_DEPTH_32F,1);S90=cvCreateImage(cvGetSize(src),IPL_DEPTH_32F,1);S135=cvCreateImage(cvGetSize(src),IPL_DEPTH_32F,1);out=cvCreateImage(cvGetSize(src),IPL_DEPTH_32F,1);//kernel建立矩阵卷积核cvInitMatHeader(&kern00,5,5,CV_32FC1,L0);cvInitMatHeader(&kern45,5,5,CV_32FC1,L45);cvInitMatHeader(&kern90,5,5,CV_32FC1,L90);cvInitMatHeader(&kern135,5,5,CV_32FC1,L135);//距离变换cvDistTransform(src,distsrc,CV_DIST_L2,5);//过滤，其实就是卷积cvFilter2D(distsrc,S00,&kern00);cvFilter2D(distsrc,S45,&kern45);cvFilter2D(distsrc,S90,&kern90);cvFilter2D(distsrc,S135,&kern135);////Smax = MAX(S00,S45,S90,S135)// / Smax, Smax >= 0// g = |// \ 0 , others//for (int y=0; y < out->height; y++){for (int x=0; x< out->width; x++){Smax = MAX(MAX(((float*)(S00->imageData + y* S00->widthStep))[x],((float*)(S45->imageData + y* S45->widthStep))[x]),MAX(((float*)(S90->imageData + y* S90->widthStep))[x],((float*)(S135->imageData + y* S135->widthStep))[x]));((float*)(out->imageData + y* out->widthStep))[x] = Smax > 0 ? Smax: 0.0; }}cvThreshold(out,out,7,1,CV_THRESH_BINARY);cvNamedWindow("S00",1);cvNamedWindow("S45",1);cvNamedWindow("S90",1);cvNamedWindow("S135",1);cvNamedWindow("out",1);cvShowImage("S00",S00);cvShowImage("S45",S45);cvShowImage("S90",S90);cvShowImage("S135",S135);cvShowImage("out",out);cvWaitKey(0);cvCvtScaleAbs(S00,src,32,0);cvSaveImage("S00.png",src);cvCvtScaleAbs(S45,src,32,0);cvSaveImage("S45.png",src);cvCvtScaleAbs(S90,src,32,0);cvSaveImage("S90.png",src);cvCvtScaleAbs(S135,src,32,0);cvSaveImage("S135.png",src);cvCvtScaleAbs(out,src,255,0);cvSaveImage("out.png",src);return 0;}对于简单结构的图形可以简单运用上述方法即可得到较好的骨架，对于稍微复杂的图形，或者干扰较大的图形，可以通过对原图进行多次卷积，使得骨架信息变得更加突出，一般3~4次卷积效果较好。
基于MATLAB的骨架提取算法的研究实现.
毕业设计（论文）题目：基于MATLAB的骨架提取算法的研究实现系别信息工程系专业名称通信工程班级学号 098204232学生姓名俞浩然指导教师欧巧凤二O一三年五月毕业设计（论文）任务书I、毕业设计(论文)题目：基于MATLAB的骨架提取算法的研究实现II、毕业设计(论文)使用的原始资料(数据)及设计技术要求：学习数字图像处理技术，深入研究中轴变换的各种算法原理，采用MATLAB编程，完成中轴变换，要求算法效率较高，且能较好的抑制噪声。
具体要求如下：1﹑充分了解数字图像处理原理2、熟悉MATLAB开发环境，图像转换、骨架提取等相关算法3、采用Matlab实现图像二值化和中轴变换3、比较各种算法的处理效果；并进行算法性能分析III、毕业设计(论文)工作内容及完成时间：第1周-第3周：查找资料，翻译英文文献，撰写开题报告。
第4周-第8周：程序流程框图编制、源程序设计，系统软件设计及调试。
第9周-第13周：实验数据分析。
第14周-第16周：撰写毕业论文，准备答辩。
Ⅳ、主要参考资料：[1].[美]恩格尔 W K. Digital Signal Processing Using MATLAB [M]. 西安:西安交通大学出版社，2002[2].[美] Nakamura S. Numerical Analysis and Graphic Visualization with MATLAB(Second Edition) [M].北京:电子工业出版社，2002[3]. [美]冈萨雷斯.数字图像处理（MATLAB版）[M]. 北京：电子工业出版社，2005[4]. [美]冈萨雷斯.数字图像处理（第二版）[M]. 北京：电子工业出版社，20072007[5]. 张化光,刘鑫蕊,孙秋野.MATLAB/SIMULINK实用教程[M].北京:人民邮电出版社, 2011[6].秦筱威一种有效的骨架毛刺去除算法[J].华中科技大学学报,2004,(12): 28-31[7]. 杨承磊, 孟祥旭等. 带状图像交叉区域的骨架求解算法[J]. 计算机辅助设计与图形学学报, 2000, (9): 677-681.信息工程系通信工程专业类 0982042 班学生（签名）：填写日期：自2013年2月21日至2013年 5 月 28 日指导教师（签名）：助理指导教师(并指出所负责的部分)：通信工程系主任（签名）：学士学位论文原创性声明本人声明，所呈交的论文是本人在导师的指导下独立完成的研究成果。
opencv objdetect 匹配算法
opencv objdetect 匹配算法OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个广泛应用于计算机视觉领域的开源库，提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法。
在其中，目标检测与匹配是一类重要的算法，用于在图像中寻找并定位特定的目标。
本文将深入探讨OpenCV 中的目标检测与匹配算法，包括一些经典的方法和实际应用。
目标检测与匹配基本原理目标检测与匹配的基本原理是通过在图像中寻找特定的模式或特征，从而定位或识别目标。
这一过程通常包括以下步骤：1.特征提取：从目标图像或模板中提取具有代表性的特征，这些特征可以是角点、边缘、颜色直方图等。
2.特征匹配：将提取的特征与目标图像中的对应特征进行匹配，以找到相似度较高的区域。
3.目标定位：基于匹配结果，确定目标在图像中的位置或进行目标的识别。
OpenCV 中的目标检测与匹配算法1. 模板匹配（Template Matching）：模板匹配是一种基本的目标检测方法，它通过在图像中滑动一个模板，计算模板与图像局部区域的相似度，找到相似度最高的位置。
在OpenCV 中，可以使用cv2.matchTemplate函数来实现模板匹配。
pythonimport cv2import numpy as npimg =cv2.imread('image.jpg', 0)template =cv2.imread('template.jpg', 0)result =cv2.matchTemplate(img, template, cv2.TM_CCOEFF_NORMED)min_val, max_val, min_loc, max_loc =cv2.minMaxLoc(result)top_left =max_loch, w =template.shapebottom_right =(top_left[0] +w, top_left[1] +h)cv2.rectangle(img, top_left, bottom_right, 255, 2)cv2.imshow('Result', img)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()2. 基于特征的匹配（Feature-Based Matching）：这类方法使用图像中的关键点和描述符，比如SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）或SURF（Speeded Up Robust Features）。
Opencv骨骼获取
透過OpenNI / NITE 分析人體骨架（上）前面幾篇文章，基本上都是單純地讀取OpenNI裡的原始影像資料（深度／彩色），並沒有額外去做其他進一步的處理；而這一篇的，則是直接進入可能比較實用、也比較特別的部分，要去讀取使用NITE 這套middleware 分析出來的人體骨架資料了∼不過Heresy 覺得OpenNI 在這方面的資料其實相對少了許多，目前Heresy 自己主要是根據NITE 的範例程式「StickFigure」來做參考的，而整體來說，也算是摸到能正常運作而已；所以如果要看更完整的程式，也可以找這個官方的範例原始碼來看看。
接下來的部分，就是Heresy 自己對於這部分摸出來的一些東西了。
OpenNI 人體骨架的構成首先，OpenNI 的人體骨架基本上是由「關節」（joint）來構成的，而每一個關節都有位置（position）和方向（orientation）兩種資料；同時，這兩者也都還包含了對於這個值的「信賴度」（confidence），可以讓程式開發者知道middleware 所判斷出來的這個關節資訊有多大的可信度。
而在目前的OpenNI 裡，他以列舉型別的方式總共定義了24 個關節（XnSkeletonJoint），分別是：∙XN_SKEL_HEAD, XN_SKEL_NECK, XN_SKEL_TORSO, XN_SKEL_WAIST∙XN_SKEL_LEFT_COLLAR, XN_SKEL_LEFT_SHOULDER, XN_SKEL_LEFT_ELBOW, XN_SKEL_LEFT_WRIST, XN_SKEL_LEFT_HAND, XN_SKEL_LEFT_FINGERTIP∙XN_SKEL_RIGHT_COLLAR, XN_SKEL_RIGHT_SHOULDER, XN_SKEL_RIGHT_ELBOW, XN_SKEL_RIGHT_WRIST, XN_SKEL_RIGHT_HAND, XN_SKEL_RIGHT_FINGERTIP∙XN_SKEL_LEFT_HIP, XN_SKEL_LEFT_KNEE, XN_SKEL_LEFT_ANKLE, XN_SKEL_LEFT_FOOT∙XN_SKEL_RIGHT_HIP, XN_SKEL_RIGHT_KNEE, XN_SKEL_RIGHT_ANKLE, XN_SKEL_RIGHT_FOOT不過雖然OpenNI 定義了這麼多的關節，但是實際上在透過NITE 這個middleware 分析骨架時，其實能用的只有上面標記成紅色的十五個（可以透過xn::SkeletonCapability的成員函式EnumerateActiveJoints()取得可用的關節列表）。
骨架提取
平面简单多边形的直骨架实现定义2D简单多边形的直骨架（straight skeleton），它是一种新的多边形的骨架，是仅由简单多边形的一些边的角平分线所组成的（如图1所示）。
轮廓边（contour edge），原简单多边形上的边。
图1中红色的边。
骨架边（skeleton edge），由原多变形的边与边的角平分线所组成的边。
图1中蓝色和绿色的边。
轮廓顶点（contour vertex），就是原多边形上的顶点。
图1中红色轮廓边相交的顶点骨架顶点（skeleton vertex）,是由骨架边相交而成的顶点。
图1中绿色边和绿色边，蓝色边和蓝色边，或绿色边和蓝色边相交而成的顶点。
轮廓平分线（contour bisector），产生该种平分线的两条边在轮廓是相邻的。
图1中绿色的边。
内部平分线（inner bisector），产生该种平分线的两天边在轮廓上不是相邻的。
图1中蓝色的边。
图1 简单多边形及其直骨架实验内容本次作业的主要内容是实现2D简单多边形（包括凸多边形，非凸多边形，带洞多边形）的直骨架生成算法，以及在骨架生成之后，提供了骨架等高线的生成过程演示和简单多边形的三维屋顶演示效果。
实验目的2D简单多边形的直骨架有着广泛的应用，它相对于其它一般的骨架更加具有实际的应用价值，因此实验该种骨架的生成还是十分具有学习意义的。
实验步骤AICHHOLZER在[1]中提出了一种2D简单多边形直骨架的概念，在该论文中他给多边形直骨架的概念给了一个明确、清晰地定义：从每一条多边形的轮廓边上向多边形内部穿过一个三维的平面，所有的这些平面与多边形的夹角都是相等的(我们演示的时候是设为45°)，这些平面在三维空间上相交，相交所产生的三维的包围多面体上的边就相当于是多边形的屋顶的棱（可以认为原简单多边形是你家房子的墙壁，然后所生成直骨架就相当于你家的屋顶），然后包围多面体上的所有边和顶点在原简单多边形上进行投影，投影所得到的点和边就是简单多边形的骨架边和骨架顶点，也就是我们实验要最终求得的点和边。
python简单图像处理（16）图像的细化（骨架抽取）
python简单图像处理（16）图像的细化（⾻架抽取）图像的细化主要是针对⼆值图⽽⾔所谓⾻架，可以理解为图像的中轴，，⼀个长⽅形的⾻架，是它的长⽅向上的中轴线，圆的⾻架是它的圆⼼，直线的⾻架是它⾃⾝，孤⽴点的⾻架也是⾃⾝。
⾻架的获取主要有两种⽅法：（1）基于烈⽕模拟设想在同⼀时刻，将⽬标的边缘线都点燃，⽕的前沿以匀速向内部蔓延，当前沿相交时⽕焰熄灭，⽕焰熄灭点的结合就是⾻架。
（2）基于最⼤圆盘⽬标的⾻架是由⽬标内所有内切圆盘的圆⼼组成我们来看看典型的图形的⾻架（⽤粗线表⽰）细化的算法有很多种，但⽐较常⽤的算法是查表法细化是从原来的图中去掉⼀些点，但仍要保持原来的形状。
实际上是保持原图的⾻架。
判断⼀个点是否能去掉是以8个相邻点（⼋连通）的情况来作为判据的，具体判据为：1，内部点不能删除2，⿎励点不能删除3，直线端点不能删除4，如果P是边界点，去掉P后，如果连通分量不增加，则P可删除看看上⾯那些点。
第⼀个点不能去除，因为它是内部点第⼆个点不能去除，它也是内部点第三个点不能去除，删除后会使原来相连的部分断开第四个点可以去除，这个点不是⾻架第五个点不可以去除，它是直线的端点第六个点不可以去除，它是直线的端点对于所有的这样的点，我们可以做出⼀张表，来判断这样的点能不能删除我们对于⿊⾊的像素点，对于它周围的8个点，我们赋予不同的价值，若周围某⿊⾊，我们认为其价值为0，为⽩⾊则取九宫格中对应的价值对于前⾯那幅图中第⼀个点，也就是内部点，它周围的点都是⿊⾊，所以他的总价值是0，对应于索引表的第⼀项前⾯那幅图中第⼆点，它周围有三个⽩⾊点，它的总价值为1+4+32=37，对应于索引表中第三⼗⼋项我们⽤这种⽅法，把所有点的情况映射到0～255的索引表中我们扫描原图，对于⿊⾊的像素点，根据周围⼋点的情况计算它的价值，然后查看索引表中对应项来决定是否要保留这⼀点我们很容易写出程序import cvdef Thin(image,array):h = image.heightw = image.widthiThin = cv.CreateImage(cv.GetSize(image),8,1)cv.Copy(image,iThin)for i in range(h):for j in range(w):if image[i,j] == 0:a = [1]*9for k in range(3):for l in range(3):if -1<(i-1+k)<h and -1<(j-1+l)<w and iThin[i-1+k,j-1+l]==0:a[k*3+l] = 0sum = a[0]*1+a[1]*2+a[2]*4+a[3]*8+a[5]*16+a[6]*32+a[7]*64+a[8]*128iThin[i,j] = array[sum]*255return iThindef Two(image):w = image.widthh = image.heightsize = (w,h)iTwo = cv.CreateImage(size,8,1)for i in range(h):for j in range(w):iTwo[i,j] = 0 if image[i,j] < 200 else 255return iTwoarray = [0,0,1,1,0,0,1,1,1,1,0,1,1,1,0,1,\1,1,0,0,1,1,1,1,0,0,0,0,0,0,0,1,\0,0,1,1,0,0,1,1,1,1,0,1,1,1,0,1,\1,1,0,0,1,1,1,1,0,0,0,0,0,0,0,1,\1,1,0,0,1,1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,\0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,\1,1,0,0,1,1,0,0,1,1,0,1,1,1,0,1,\0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,\0,0,1,1,0,0,1,1,1,1,0,1,1,1,0,1,\1,1,0,0,1,1,1,1,0,0,0,0,0,0,0,1,\0,0,1,1,0,0,1,1,1,1,0,1,1,1,0,1,\1,1,0,0,1,1,1,1,0,0,0,0,0,0,0,0,\1,1,0,0,1,1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,\1,1,0,0,1,1,1,1,0,0,0,0,0,0,0,0,\1,1,0,0,1,1,0,0,1,1,0,1,1,1,0,0,\1,1,0,0,1,1,1,0,1,1,0,0,1,0,0,0]image = cv.LoadImage('pic3.jpg',0)iTwo = Two(image)iThin = Thin(iTwo,array)cv.ShowImage('image',image)cv.ShowImage('iTwo',iTwo)cv.ShowImage('iThin',iThin)cv.WaitKey(0)我们来看看运⾏效果：（下图最左边的原图若涉及版权问题，请作者与我联系，谢谢）效果差强⼈意，总觉得有点不对头，但⼜说不出哪⾥不对好吧，我们来看看最简单的事例按照前⾯的分析，我们应该得到⼀条竖着的线，但实际上我们得到了⼀条横线我们在从上到下，从左到右扫描的时候，遇到第⼀个点，我们查表可以删除，遇到第⼆个点，我们查表也可以删除，整个第⼀⾏都可以删除于是我们查看第⼆⾏时，和第⼀⾏⼀样，它也被整个删除了。
图像骨架提取
图像骨架提取编辑整理：尊敬的读者朋友们：这里是精品文档编辑中心，本文档内容是由我和我的同事精心编辑整理后发布的，发布之前我们对文中内容进行仔细校对，但是难免会有疏漏的地方，但是任然希望（图像骨架提取）的内容能够给您的工作和学习带来便利。
同时也真诚的希望收到您的建议和反馈，这将是我们进步的源泉，前进的动力。
本文可编辑可修改，如果觉得对您有帮助请收藏以便随时查阅，最后祝您生活愉快业绩进步，以下为图像骨架提取的全部内容。
实验八图像骨架提取一、实验要求1。
设计并实现对数字图像进行骨架提取.2。
分析所得到的结果。
二、实验原理1.实验环境MATLAB2.图像的骨架提取原理●图像细化图像细化(Image Thinning），一般指二值图像的骨架化（Image Skeletonization) 的一种操作运算.一个图像的骨架由一些线和曲线（比较理想的是单像素宽度),骨架可以提供一个图像目标的尺寸和形状信息，因而在数字图像分析中具有重要的地位,图像细化(骨架化)是进行图像识别、线条类图像目标分析的重要手段。
●骨架的定义及提取原理比较普遍的方法是采用目标（Object)中轴（Medial Axis）的概念。
中轴线的点(像素点）定义为距离目标边界上两个点等距的那些像素。
在图像处理中实现这种等距的计算一般有两个途径.一是使用距离变换（Distance Transform）的方法（在此不讨论）。
另外一个方法介绍如下：思路：想象一个图像目标四周被火点燃，燃烧的速度四周保持一致，那么四周由边界向质心方向（向内部中心)燃烧时，相互遇到的那条线，就是中轴线.以长方形为例，可以想象，分别会有许多内接圆，分别沿着长方形（矩形）的四个角向中心方形移动。
拓扑方法是实现图像骨架化的有利工具，我们可以定义一些图像目标边界上可以删除的像素点,以便最后获得图像目标的骨架.但是，我们还要求保持图像目标（一般常用于线条类的图像目标）的连通性(Connectivity），还不能改变图像目标的个数，不能改变目标内的空洞个数，也不能改变不同目标的相互关系（位置关系等等），一旦有些像素涉及到改变上述内容的,则一律不能被当作删除的图像像素。
matlab 骨架提取代码
MATLAB中的骨架提取代码
在MATLAB中，骨架提取（也称为中轴变换或骨架化）通常用于二值图像，以提取对象的中心线或形状的核心。
MATLAB的Image Processing Toolbox提供了一些函数，如bwmorph和imthin，可以帮助进行骨架提取。
以下是一个简单的示例代码，展示如何使用MATLAB进行骨架提取：
matlab
% 读取二值图像
binaryImage = imread('your_binary_image.png');
% 使用bwmorph函数进行骨架提取
% 'skel', Inf 表示进行无限次骨架提取，直到图像不再变化
skeletonImage = bwmorph(binaryImage, 'skel', Inf);
% 显示原图和骨架图
figure;
subplot(1, 2, 1);
imshow(binaryImage);
title('Original Binary Image');
subplot(1, 2, 2);
imshow(skeletonImage);
title('Skeleton Image');
在这个示例中，your_binary_image.png应替换为您要处理的实际二值图像文件的名称。
这段代码将读取二值图像，然后使用bwmorph函数进行骨架提取，并显示原始图像和提取的骨架图像。
请注意，骨架提取的效果可能因输入图像的质量和特性而异。
您可能需要调整参数或尝试其他方法来获得最佳结果。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
一、介绍
Opencv contrib是Opencv计算机视觉库的扩展版本，其中包含了许多额外的功能和算法。
在Opencv contrib中，提取图像的骨架是一个常见的应用，它可以用于图像处理、模式识别等领域。
本文将介绍Opencv contrib中提取图像骨架的方法，并对其进行详细的讲解和分析。
二、Opencv contrib的骨架提取方法
Opencv contrib提供了多种提取图像骨架的方法，常用的有以下几种：
1. Zhang-Suen算法
2. Guo-Hall算法
3. Thinning算法
4. 应用深度学习的骨架提取方法
三、Zhang-Suen算法
Zhang-Suen算法是一种基于二值图像的骨架提取算法，它是一种迭代算法，通过反复对图像进行细化的操作，最终得到图像的骨架。
这种算法的优点是实现简单，效果稳定，适用于各种形状和尺寸的图像。
但是在某些情况下，Zhang-Suen算法可能会产生一些不完美的骨架，需要结合其他方法进行改进。
四、Guo-Hall算法
Guo-Hall算法是另一种常用的骨架提取算法，在实际应用中具有一定的优势。
它通过对图像进行多次腐蚀和膨胀的操作，最终得到图像
的骨架。
相比于Zhang-Suen算法，Guo-Hall算法在一些情况下可
以得到更为准确的结果，但是其计算复杂度较高，效率相对较低。
五、Thinning算法
Thinning算法是一种基于边界概念的骨架提取方法，它通过不断删除图像边界上的像素点，最终得到图像的骨架。
这种方法的特点是不
依赖于特定的形态学操作，适用于各种类型的图像。
但是Thinning算法对图像的选择和参数设置较为敏感，需要根据具体的应用场景进行
调整。
六、应用深度学习的骨架提取方法
近年来，随着深度学习技术的发展，越来越多的研究开始将深度学
习应用于图像骨架提取领域。
利用深度学习网络结构，可以更加精确
地提取图像的骨架，并且适用于复杂的图像场景。
这种方法的优势在
于其对复杂图像具有良好的鲁棒性和稳定性，但是需要大量的训练数
据和计算资源，且对算法的调整和优化具有一定的难度。
七、结论
Opencv contrib提供了多种骨架提取算法，每种方法都有其特点和适用场景。
在实际应用中，需要根据具体的需求选择合适的算法，并
结合实际情况进行调整和优化。
未来随着计算机视觉技术的不断发展，
图像骨架提取算法也将不断得到改进和完善，为图像处理和模式识别等领域的发展提供更加强大的支持。
Opencv contrib的骨架提取方法将在计算机视觉领域起到越来越重要的作用。