【7】OPencv骨架细化算法

1 骨架细化原理

思想：

公式: y = p0*2^0 + p1*2^1+ p2*2^2 + p3*2^3 + p4*2^4 + p5*2^5 + p6*2^6 +p7*2^7

         前辈们对此作出了总结，得出每个点周围8领域的256种情况，放在一个char data[256]的数组中，不可以删除用0来表示，能被删除的用1来表示。然后对图像进行处理得到二值图像<0和1>，扫描图像，根据公式得出y，依次用data[y]判断该点是否可以被删除，直到所有的点都不可以被删除为止。

算法流程图

原文：https://blog.csdn.net/lu597203933/article/details/14397605 

 

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2 算法实现代码

// 骨架细化.cpp : 此文件包含 "main" 函数。程序执行将在此处开始并结束。
 
#include "pch.h"
#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <iostream>
#include <vector>
#include "assert.h"
 
using namespace std;
using namespace cv;
 
 
Mat dst;
void Rosenfeld(Mat& src, Mat& dst)
{
 
	if (src.type() != CV_8UC1)
	{
		printf("只能处理二值或灰度图像\n");
		return;
	}
	//非原地操作时候，copy src到dst
	if (dst.data != src.data)
	{
		src.copyTo(dst);
	}
 
	int i, j, n;
	int width, height;
	//之所以减1，是方便处理8邻域，防止越界
	width = src.cols - 1;
	height = src.rows - 1;
	int step = src.step;
	int  p2, p3, p4, p5, p6, p7, p8, p9;
	uchar* img;
	bool ifEnd;
	Mat tmpimg;
	int dir[4] = { -step, step, 1, -1 };
	while (1)
	{
		//分四个子迭代过程，分别对应北，南，东，西四个边界点的情况
		ifEnd = false;
		for (n = 0; n < 4; n++)
		{
			dst.copyTo(tmpimg);
			img = tmpimg.data;
			for (i = 1; i < height; i++)
			{
				img += step;
				for (j = 1; j < width; j++)
				{
					uchar* p = img + j;
					//如果p点是背景点或者且为方向边界点，依次为北南东西，继续循环
					if (p[0] == 0 || p[dir[n]] > 0) continue;
					p2 = p[-step] > 0 ? 1 : 0;
					p3 = p[-step + 1] > 0 ? 1 : 0;
					p4 = p[1] > 0 ? 1 : 0;
					p5 = p[step + 1] > 0 ? 1 : 0;
					p6 = p[step] > 0 ? 1 : 0;
					p7 = p[step - 1] > 0 ? 1 : 0;
					p8 = p[-1] > 0 ? 1 : 0;
					p9 = p[-step - 1] > 0 ? 1 : 0;
					//8 simple判定
					int is8simple = 1;
					if (p2 == 0 && p6 == 0)
					{
						if ((p9 == 1 || p8 == 1 || p7 == 1) && (p3 == 1 || p4 == 1 || p5 == 1))
							is8simple = 0;
					}
					if (p4 == 0 && p8 == 0)
					{
						if ((p9 == 1 || p2 == 1 || p3 == 1) && (p5 == 1 || p6 == 1 || p7 == 1))
							is8simple = 0;
					}
					if (p8 == 0 && p2 == 0)
					{
						if (p9 == 1 && (p3 == 1 || p4 == 1 || p5 == 1 || p6 == 1 || p7 == 1))
							is8simple = 0;
					}
					if (p4 == 0 && p2 == 0)
					{
						if (p3 == 1 && (p5 == 1 || p6 == 1 || p7 == 1 || p8 == 1 || p9 == 1))
							is8simple = 0;
					}
					if (p8 == 0 && p6 == 0)
					{
						if (p7 == 1 && (p3 == 9 || p2 == 1 || p3 == 1 || p4 == 1 || p5 == 1))
							is8simple = 0;
					}
					if (p4 == 0 && p6 == 0)
					{
						if (p5 == 1 && (p7 == 1 || p8 == 1 || p9 == 1 || p2 == 1 || p3 == 1))
							is8simple = 0;
					}
					int adjsum;
					adjsum = p2 + p3 + p4 + p5 + p6 + p7 + p8 + p9;
					//判断是否是邻接点或孤立点,0,1分别对于那个孤立点和端点
					if (adjsum != 1 && adjsum != 0 && is8simple == 1)
					{
						dst.at<uchar>(i, j) = 0; //满足删除条件，设置当前像素为0
						ifEnd = true;
					}
 
				}
			}
		}
		if (!ifEnd) break;
	}
 
}
 
int main(int argc, char*argv[])
{
 
    Mat src = imread("06.jpg", 0);
	if (src.empty())
	{
		cout << "读取文件失败！" << std::endl;
		return -1;
	}
	resize(src, src, Size(src.cols / 2, src.rows / 2), (0, 0), (0, 0), 3);
	//将原图像转换为二值图像
	threshold(src, src, 20, 255, THRESH_BINARY_INV);//THRESH_BINARY_INV和 THRESH_BINARY不同对骨架细化有影响
	imshow("二值图像", src);
	//图像细化
	Rosenfeld(src, dst);
	//显示图像
	dst = dst * 255;
	imshow("未细化图片", src);
    imshow("细化图片", dst);
	waitKey(0);
	return 0;
}
 

效果图展示

原始图1（采用THRESH_BINARY_INV）

 效果图1

 

 原始图2（采用THRESH_BINARY）

 

 效果图2

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注意 注意 注意！！！！！！！！！！！！

因为骨架细化算法输入的图片是二值化图片或者灰度图片  这里统一将图片定义为二值化图片后在输入：

如果前景是黑色背景是白色（即字符是黑色背景是白色） 使用THRESH_BINARY_INV（取反操作）二值化后（即字符是白色背景是黑色）

之后就可以将图片输入算法中进行骨架细化。

如果前景是白色背景是黑色（即字符是白色背景是黑色） 使用THRESH_BINARY二值化后（即字符是白色背景是黑色）

之后就可以将图片输入算法中进行骨架细化。

概括一下这个算法要求的设置是：待细化的图片前景是白色即用1表示；背景是黑色的用0表示 

即最后输入的照片一定是前景（要细化的细节）是白色背景是黑色（图片底色） 

也可以自己更改参数修改！！！！！！！！！！！！！