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基于OpenCV如何提取中心线

新机器视觉 来源:AI算法与图像处理 作者:AI算法与图像处理 2021-04-26 13:51 次阅读

问题

前几天有个人问了我一个问题,问题是这样的,他有如下的一张二值图像:

怎么得到白色Blob中心线,他希望的效果如下:

显然OpenCV中常见的轮廓分析无法获得上面的中心红色线段,本质上这个问题是如何提取二值对象的骨架,提取骨架的方法在OpenCV的扩展模块中,另外skimage包也支持图像的骨架提取。这里就分别基于OpenCV扩展模块与skimage包来完成骨架提取,得到上述图示的中心线。

01安装skimage与opencv扩展包

Python环境下安装skimage图像处理包与opencv计算机视觉包,只需要分别执行下面两行命令:

pip install opencv-contrib-pythonpip install skimage

导入使用

from skimage import morphology import cv2 as cv

02使用skimage实现骨架提取

有两个相关的函数实现二值图像的骨架提取,一个是基于距离变换实现的medial_axis方法;另外一个是基于thin的skeletonize骨架提取方法。两个方法的代码实现分别如下:

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实现骨架提取

OpenCV的图像细化的骨架提取方法在扩展模块中,因此需要直接安装opencv-python的扩展包。此外还可以通过形态学的膨胀与腐蚀来实现二值图像的骨架提取,下面的代码实现就是分别演示了基于OpenCV的两种骨架提取方法。代码分别如下:

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()

运行结果如下:

编辑:jq

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原文标题:基于OpenCV实战:提取中心线

文章出处:【微信号:vision263com,微信公众号:新机器视觉】欢迎添加关注!文章转载请注明出处。

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