python设置线条粗细,python加粗线条

　　骨架提取也称为二值图像细化。该算法可以将连通区域细分为一个像素宽度，可用于特征提取和目标拓扑表示。骨架提取和分支算法也属于形态学处理的范畴，都位于形态学子模块中。

　　形态学子模块提供了两个提取骨架的功能。骨骼化(函数和中轴)函数。

　　1)骨骼化)功能

　　模块：在sk映像中。形态学。skeleton ize (binary _ image)，输入输出都是二值图像。

　　安装地点：https://pypi.tuna.Tsinghua.edu.cn/simple

　　一个图像的骨架提取，代码如下。

　　从smageimportmorphologyimpportnumpyasnpimg=cv2 . im read( a . png ，0) # read image _，Binary=cv2 . thresh hold cv2 . thresh _ Binary _ inv(#二值化处理cv2.imwrite(binary.png)，binary) #保存二值图像binary[binary==255]=1骨架0=形态学。骨架大小(二进制))骨架提取骨架=骨架0。astype 255cv2。im write(skeleton.png)上图是二进制图，下图是细分图。

　　批量提取多幅图像的骨架处理，代码如下。

　　从skimageimportmorphologyimpportnumpyasnpimportglobimportsimagelist=glob . glob( imgs/*)导入c v2。png )))).原始图像路径img _ file= skeleton size _ data/#用于存储骨架图像的路径# foriteminimagelist 3360 #对图像进行批处理，确认上述地址中是否存在ifnotos . Path . exists(img _ file):OS . mkdir(img _)。293718492401.pdf 10.png img=cv2 . im Read(item，0)阅读图片_，Binarard 255，2。thresh _ binary _ inv)二值化# cv 2 binary(binary(binary=255)=1 skeleton 0=morphology . skeleton size)#图像细化)骨架提取)骨架=skeleton0.skeleton)其中骨架是要保存的图像文件2)

　　Medial_axis在中轴的意义上，利用中轴变换的方法计算出前景(1值)目标对象的宽度，格式如下：

　　sk image . morphology . medical _ axis(image，mask=None，return_distance=False))。

　　面膜：面膜。默认值为无。如果给定了遮罩，则只有遮罩中的像素值将执行骨架算法。

　　return _ distance:bool类型的值，默认值为False。如果为True，则不仅会返回骨架，还会返回距离变换值。这里的距离是指中轴线上所有点与背景点之间的距离。

　　一个图像的骨架提取，代码如下。

　　#图像细化(骨架提取)单张图像处理导入cv2 from smageimportmorphologyimportantnumpyasnpimg=cv2 . im read( a . png ，0))导入image _ cv2。thresh _ binary _ inv(# binary processing binary[binary==255]=1 skel，Distance=morphology . medical _ axis))binary return _ Distance=true(#图像细分(骨架提取)dist _ on _ skel=dist * skel dist _ on _ skel=dist _ on _ skel . as

　　批量提取多幅图像的骨架处理，代码如下。

　　#图像细化(骨架提取)ImportCV2 from skimageimportmorphologyimortnumpyasnpimportglobimoportsimagelist=glob . glob imgs/用于保存骨架图像的地址#检查上述地址中是否有ifnotos . path . exists(img _ file)3360 OS . mkdir)img _ file)统一处理图像。存在293718492401.pdf 10.png img=cv2 . im read)item，0) # image import _，binary=cv2.threshold)，2mg，2289。)。2.thresh _ binary _ inv (#二进制处理binary[binary==255]=1 skel，distance=morphology . medical _ axis)binary，Return_distance=true(#图像细分(骨架提取)dist _ on _ skel=dist * skel dist _ on _ skel=dist _ on _ skel . as

　　对细分(骨架提取)后的图像进行统一处理。

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