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【youcans 的 OpenCV 例程 200 篇】127. 形態算法之細化

3. 形態學算法

形態學處理的主要應用是提取圖像中用來表示和描述形狀的元素和成分，例如提取邊界、連通分量、凸殼和區域骨架。

3.5 細化

細化是將圖像的線條從多像素寬度減少到單位像素寬度的過程，也稱為"骨架化"、“中軸轉換"和"對稱軸轉換”。

形態骨架（morphological skeleton）是一種細化的結構，指圖像的骨骼部分，用于描述物體的幾何形狀和拓撲結構，是目標物體重要的拓撲描述。圖像的細化是對二值圖像進行骨架提取，刪除不需要的輪廓點，只保留其骨架點。

數學形態學細化算法的主要思想是源于擊中擊不中變換的形態學算法。在給定一系列具有一定形狀的結構元素后，順序循環地刪除滿足擊中變換的像素。結構元 B 對前景像素集合 A 的細化，可以根據擊中-擊不中變換來定義：
$$\begin{gathered} A?B=A?(A?B)=A\cap (A?B{)}^c \\ \{B\}=\{B^1,B^2,...B^n\} \\ A?\{B\}=((...((A?B^1)?B^2)...)?B^n) \end{gathered}$$

細化過程就是對圖像不斷重復地逐層邊界像素的過程，目標物體隨著細化的進行有規律地縮小，但是目標圖像邊界線的連接性，方向性和特征點不變，最終使變換圖像成為單像素寬的圖像骨架。

細化算法應滿足以下條件：
（1）將條形區域變成一條細線；
（2）細線應盡可能位于原條形區域的中間；
（3）細化應保持原圖像的拓撲特性。

典型的細化算法有 Hilditch 細化算法、Deutch 細化算法、Pavlidis 細化算法、 Zhang 快速并行算法等。

細化可以突出目標的形狀特點和拓撲結構，減少冗余的數據和信息，留下足夠的有用信息來進行拓撲分析、形狀分析或者原始對象的還原。圖像細化廣泛應用于文字識別、零件形狀識別、指紋分類、印刷電路板檢測、染色體分析等領域。

例程 10.15：形態算法之細化算法

細化是從原來的圖中去掉一些點，但仍然保持原來的形狀。判斷一個點能否被去掉是基于 8鄰域的取值進行判斷：內部點不能刪除，孤立點不能刪除，直線端點不能刪除，邊界點如果去掉后不增加連通分量則可以刪除。

# 10.15 形態算法之細化算法def thinning(image):array = [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]h, w = image.shape[0], image.shape[1]imgThin = image.copy()for i in range(h):for j in range(w):if image[i, j] == 0:a = np.ones((9,), dtype=np.int)for k in range(3):for l in range(3):if -1<(i-1+k)<h and -1<(j-1+l)<w and imgThin[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]*128imgThin[i, j] = array[sum] * 255return imgThin# 圖像為灰度圖像，背景為白色(255)，被細化物體為黑色(0)image = cv2.imread("../images/imgNetrope.png", flags=0) # flags=0 灰度圖像ret, binary = cv2.threshold(image, 205, 255, cv2.THRESH_BINARY) # 二值化處理imgThin = thinning(binary) # 細化算法plt.figure(figsize=(9, 6))plt.subplot(131), plt.axis('off'), plt.title("origin")plt.imshow(image, cmap='gray', vmin=0, vmax=255)plt.subplot(132), plt.title("binary"), plt.axis('off')plt.imshow(binary, cmap='gray', vmin=0, vmax=255)plt.subplot(133), plt.title("thinnning"), plt.axis('off')plt.imshow(imgThin, cmap='gray', vmin=0, vmax=255)plt.tight_layout()plt.show()

（本節完）

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【youcans 的 OpenCV 例程200篇】127. 形態算法之細化

總結

以上是生活随笔為你收集整理的【youcans 的 OpenCV 例程200篇】127. 形态算法之细化的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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