Opencv 细化处理

以下是关于Opencv 细化处理的详细攻略。

Opencv 细化处理基本原理

Opencv 细化处理是一种常用的图像处理技术，用于将二值图像中的线条细化为单像素宽度。具体实现包括：

• cv2.ximgproc.thinning 函数：用于对二值图像进行细化处理。

细化处理的基本原理是通过对二值图像中的像进行迭代处理，将线条逐渐细化为单像宽度。细化处理的结果是一张黑白图像，其中白色像素表示细化后的线条，黑色像素表示背景。

Opencv 细化处理的使用方法

Opencv 库提供 cv2imgproc.thinning 函数，可以用于对二值图像进行细化处理。函数的基本语法如下：

th = cv2imgproc.thinning(image, thinningType)

其中，image 表示待细化处理的二值图像，thinningType 表示细化处理的类型，thinned 表示细化处理后的图像。

示例说明

下面是两个 Opencv 细化处理的示例：

示例1：使用 thinning 函数对二值图像进行细化处理

import cv2
import numpy as np

# 读取图像
img = cv2.imread('test.jpg', 0)

# 对图像进行二值化处理
ret, thresh = cv2.threshold(img, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)

# 对二值图像进行细化处理
thinned = cv2.ximgproc.thinning(thresh, cv2.ximgproc.THINNING_ZHANGSUEN)

# 显示原始图像和细化处理后的图像
cv2.imshow('image', np.hstack((thresh, thinned)))
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

运行该代码，系统会显示原始图像和细化处理后的图像。

示例2：使用 thinning 函数对手写数字进行细化处理

import cv2
import numpy as np

# 读取图像
img = cv2.imread('digits.png', 0)

# 将图像分割成 50x50 的小图像
cells = [np.hsplit(row, 100) for row in np.vsplit(img, 50)]

# 将小图像转换为数组
x = np.array(cells)

# 将数组转换为 5000x400 的矩阵
train = x.reshape(-1, 400).astype(np.float32)

# 对矩阵进行 KMeans 聚类
kmeans = cv2.KMeans(n_clusters=10)
kmeans.fit(train)

# 对手写数字进行细化处理
digits = cv2.imread('digits.png', 0)
rows, cols = digits.shape
for i in range(rows):
    for j in range(cols):
        if digits[i, j] < 128:
            digits[i, j] = 0
        else:
            digits[i, j] = 255
digits = cv2.bitwise_not(digits)
for i in range(rows):
    for j in range(cols):
        if digits[i, j] == 255:
            digits[i, j] = 1
        else:
            digits[i, j] = 0
digits = cv2.ximgproc.thinning(digits, cv2.ximgproc.THINNING_ZHANGSUEN)

# 显示细化处理后的图像
cv2.imshow('image', digits)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

运行该代码，系统会显示手写数字的细化处理后的图像。

结论

Opencv 细化处理是一种常用的图像处理技术，用于将二值图像中的线条细化为单像素宽度。通过 Opencv 中的 cv2.ximgproc.thinning 函数，可以实现对二值图像的细化处理。通过本文介绍，应该已经了解 Opencv 细化的基本原理、方法和两个示例说明，根据需要灵活使用。