[youcansの200のOpenCVルーチン]128。形態学的アルゴリズムのスケルトン（skimage）

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3.形態学的アルゴリズム

形態学的処理の主な用途は、境界、連結成分、凸包、局所骨格の抽出など、画像内の形状を表現および記述するために使用される要素とコンポーネントを抽出することです。

3.7スケルトン

形態学的スケルトンは洗練された構造であり、画像の骨格部分を参照します。これは、オブジェクトの幾何学的形状とトポロジーを記述するために使用され、ターゲットオブジェクトの重要なトポロジー記述です。画像の改良は、バイナリ画像のスケルトンを抽出し、不要な輪郭点を削除し、スケルトンポイントのみを保持することです。

スケルトンは、侵食および開放操作で表すことができます
$$\begin{gathered} S（A）=\bigcup _{k=0}{S}_{}（A） \\ {S}_{}（A）=（A\ominus kB）-（A\ominus kB）\circ B \end{gathered}$$

上記のアイデアによると、スケルトン化アルゴリズムを構築する手順は次のとおりです。

（1）画像を腐食させると、腐食した物体が狭くなります。

（2）侵食された画像に対してオープニング操作を実行します。オープニング操作中に削除されたピクセルはスケルトンの一部であり、スケルトン画像に追加します。

（3）画像が完全に侵食されるまで、上記のプロセスを繰り返します。

関数skimage.morphology.skeletonizeは、画像のボーンを取得するためにskimageで提供されます。

ルーチン10.17：skimageスケルトン化アルゴリズム

    # # 10.17 形态算法之骨架 (skimage.morphology.skeletonize)
    from skimage import morphology
    imgGray = cv2.imread("../images/handwriting01.png", flags=0)  # flags=0 灰度图像

    ret, imgBin = cv2.threshold(imgGray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)  # 二值化处理
    imgBin[imgBin==255] = 1
    skeleton01 = morphology.skeletonize(imgBin)
    skeleton = skeleton01.astype(np.uint8) * 255

    plt.figure(figsize=(8, 6))
    plt.subplot(121), plt.axis('off'), plt.title("origin")
    plt.imshow(imgGray, cmap='gray', vmin=0, vmax=255)
    plt.subplot(122), plt.title("skeleton"), plt.axis('off')
    plt.imshow(skeleton, cmap='gray', vmin=0, vmax=255)
    plt.tight_layout()
    plt.show()

（このセクションの終わり）

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著作権表示：

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