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基于OpenCV擴(kuò)展模塊與skimage包來提取中心線

新機(jī)器視覺 ? 來源:AI算法與圖像處理 ? 作者:AI算法與圖像處理 ? 2021-04-26 13:49 ? 次閱讀

問題

前幾天有個人問了我一個問題,問題是這樣的,他有如下的一張二值圖像:

怎么得到白色Blob中心線,他希望的效果如下:

顯然OpenCV中常見的輪廓分析無法獲得上面的中心紅色線段,本質(zhì)上這個問題是如何提取二值對象的骨架,提取骨架的方法在OpenCV的擴(kuò)展模塊中,另外skimage包也支持圖像的骨架提取。這里就分別基于OpenCV擴(kuò)展模塊與skimage包來完成骨架提取,得到上述圖示的中心線。

01安裝skimage與opencv擴(kuò)展包

Python環(huán)境下安裝skimage圖像處理包與opencv計算機(jī)視覺包,只需要分別執(zhí)行下面兩行命令:

pip install opencv-contrib-pythonpip install skimage

導(dǎo)入使用

from skimage import morphology import cv2 as cv

02使用skimage實現(xiàn)骨架提取

有兩個相關(guān)的函數(shù)實現(xiàn)二值圖像的骨架提取,一個是基于距離變換實現(xiàn)的medial_axis方法;另外一個是基于thin的skeletonize骨架提取方法。兩個方法的代碼實現(xiàn)分別如下:

1def skeleton_demo(image):

2 gray = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_BGR2GRAY)

3 ret, binary = cv.threshold(gray, 0, 255, cv.THRESH_BINARY | cv.THRESH_OTSU)

4 binary[binary == 255] = 1

5 skeleton0 = morphology.skeletonize(binary)

6 skeleton = skeleton0.astype(np.uint8) * 255

7 cv.imshow(“skeleton”, skeleton)

8 cv.waitKey(0)

9 cv.destroyAllWindows()

10

11

12def medial_axis_demo(image):

13 gray = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_BGR2GRAY)

14 ret, binary = cv.threshold(gray, 0, 255, cv.THRESH_BINARY | cv.THRESH_OTSU)

15 binary[binary == 255] = 1

16 skel, distance = morphology.medial_axis(binary, return_distance=True)

17 dist_on_skel = distance * skel

18 skel_img = dist_on_skel.astype(np.uint8)*255

19 contours, hireachy = cv.findContours(skel_img, cv.RETR_EXTERNAL, cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

20 cv.drawContours(image, contours, -1, (0, 0, 255), 1, 8)

21

22 cv.imshow(“result”, image)

23 cv.waitKey(0)

24 cv.destroyAllWindows()

03使用OpenCV實現(xiàn)骨架提取

OpenCV的圖像細(xì)化的骨架提取方法在擴(kuò)展模塊中,因此需要直接安裝opencv-python的擴(kuò)展包。此外還可以通過形態(tài)學(xué)的膨脹與腐蝕來實現(xiàn)二值圖像的骨架提取,下面的代碼實現(xiàn)就是分別演示了基于OpenCV的兩種骨架提取方法。代碼分別如下:

1def morph_find(image):

2 gray = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_BGR2GRAY)

3 ret, binary = cv.threshold(gray, 0, 255, cv.THRESH_BINARY | cv.THRESH_OTSU)

4 kernel = cv.getStructuringElement(cv.MORPH_CROSS, (3, 3))

5 finished = False

6 size = np.size(binary)

7 skeleton = np.zeros(binary.shape, np.uint8)

8 while (not finished):

9 eroded = cv.erode(binary, kernel)

10 temp = cv.dilate(eroded, kernel)

11 temp = cv.subtract(binary, temp)

12 skeleton = cv.bitwise_or(skeleton, temp)

13 binary = eroded.copy()

14

15 zeros = size - cv.countNonZero(binary)

16 if zeros == size:

17 finished = True

18

19 contours, hireachy = cv.findContours(skeleton, cv.RETR_EXTERNAL, cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

20 cv.drawContours(image, contours, -1, (0, 0, 255), 1, 8)

21 cv.imshow(“skeleton”, image)

22 cv.waitKey(0)

23 cv.destroyAllWindows()

24

25

26def thin_demo(image):

27 gray = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_BGR2GRAY)

28 ret, binary = cv.threshold(gray, 0, 255, cv.THRESH_BINARY | cv.THRESH_OTSU)

29 thinned = cv.ximgproc.thinning(binary)

30 contours, hireachy = cv.findContours(thinned, cv.RETR_EXTERNAL, cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

31 cv.drawContours(image, contours, -1, (0, 0, 255), 1, 8)

32 cv.imshow(“thin”, image)

33 cv.waitKey(0)

34 cv.destroyAllWindows()

運行結(jié)果如下:

編輯:lyn

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