示例：细化和骨架化
与细化操作不同，skeleton 会保持输入对象的尺寸。骨架的端点一直延伸至输入对象的边界。
有关使用此示例的信息，请参考关于图像处理示例。
thin
该函数首先会基于阈值 b 对输入图像进行二值化处理。输出是强度为 1 的构造线或弧以及强度为 0 的背景像素的二值图像。
1. 创建矩形框图像：
2. 将阈值为 1 的细化函数应用于矩形框：
(s1_thin.bmp)
细化矩形会产生一条线，该线逼近矩形的中轴。
3. 读入一个包含字母 D 和一个句点的图像，然后应用阈值为 128 的细化函数：
 (d_bw.bmp)
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 (d_bw_thin.bmp)
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细化应用用于光学字符识别技术中。细化保持了图像中对象的基本形状和结构。
4. 读入一个较为复杂的图像，然后应用阈值为 128 的细化函数：
 (pinetree.bmp)
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 (pinetree_thin_b128.bmp)
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skeleton
1. 将 skeleton 函数应用于图像 M，无需指定可选阈值自变量 b：
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(pinetree.bmp)
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 (pinetree_skltn.bmp)
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2. 指定阈值 b，然后将 skeleton 函数应用于同一图像：
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(pinetree.bmp)
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 (pinetree_skltn_b1.bmp)
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3. 将阈值为 1 的函数 skeleton 应用于原始图像 S：
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(s1_thin.bmp)
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 (s2_skltn.bmp)
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skeleton 函数首先会基于阈值 b 对输入图像进行二值化处理。输出是强度为 1 的构造线或弧以及强度为 0 的背景像素的二值图像。
4. 读入一个新图像，然后应用阈值为 128 的 skeleton 函数：
 (flower.bmp)
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 (flower_skltn_b128.bmp)
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5. 使用阈值 128 来骨架化松树图像：
 (pinetree.bmp)
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 (pinetree_skltn_b128)
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