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示例:细化和骨架化
使用 thinskeleton 将图像中的对象变换为一组线,这组线大体上沿每个对象的中心行进。
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:
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2. 将阈值为 1 的细化函数应用于矩形框:
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(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:
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(d_bw.bmp)
(d_bw_thin.bmp)
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:
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(pinetree.bmp)
(pinetree_thin_b128.bmp)
skeleton
1. 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)
(pinetree_skltn.bmp)
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)
(pinetree_skltn_b1.bmp)
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)
(s2_skltn.bmp)
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:
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(flower.bmp)
(flower_skltn_b128.bmp)
5. 使用阈值 128 来骨架化松树图像:
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(pinetree.bmp)
(pinetree_skltn_b128)
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