源码链接：calligraphy.cpp
一、实验要求
附件是书法毛笔字，请将附件图片中“年少有为”四个字进行笔画细化。
二、实验内容
首先观察图片，是只将黑色的毛笔字部分进行细化，所以需要先把印章这类的区域去除。先通过将图片转到hsv颜色空间，然后使用hsv阈值进行黑色像素的提取，输出成二值化图。
这里通过cvcolor函数中的COLOR_BGR2HSV参数将其转换到hsv空间，然后定义二值化的区间为h：(0,180)、s：(0,255)、v：(0,50)，即为黑色部分。见下表：
H表示色调（度数表示0-180），S表示饱和度（取值0-255），V表示亮度（取值0-255）。
所以将不在黑色区间的像素都置为0。通过inrange函数进行区域二值化，即得到生成的纯毛笔字二值化图：
得到二值化图后，就可以用其进行细化了。原理是利用8邻接去除有厚度点。
对于二值图来说，我们可以看成由0,1组成的图像（也可以理解为矩阵）。在一副图中我们要去除多余的边界点保留连接点，端点，孤立点这些重要的图像节点。算法的整体思想就是用9个格子表
示这些重要点，并去掉不必要的点。
具体算法步骤如下：
对于以下九宫格
扫描图像，遇到为1的点时用上述模板，把为1的点作为P1（P1为前景点）如果同时满足以下4个条件，则另P1=0 (即删除P1点)。
- 2≤B(P1)≤ 6
- A (P1) = 1
- P2∗P4∗P6 = 0
- P4∗P6∗P8 = 0
A(P1)是以P2，P3.....P9为序时，这些点从0−>1变化的次数。
B(P1)是P2，P3.....P9，非零(即1)的个数。
被判定为删除的点暂不删除，但要加以记录。等所有边界点都被判断完后，再一起将所有标记了的点删除，接下来进入第二阶段的删除步骤。
1、条件1为控制在端点和边界点之间。刚好端点时B(P1)=2，边界点最大B (P1)=8。
所以当B (P1)∈[2, 6]时不是关键点，可以考虑进一步条件用以删除。
2、当A (P1)>1时很有可能就是连接点，所以一定要保证A (P1)=1。如下面这个就是A ( P 1 ) > 1就是连接点。
然后，按照如下条件进行第二阶段的删除，条件为
- 2≤B(P1)≤6
- A (P1)=1
- P2∗P4∗P6=0
- P2∗P4∗P8=0
同第一步一样，判定要删除的点只是加以记录而暂不删除，等待最后同时删除。对一副图像反复执行第一步与第二步的算法步骤，知道都没有可删除的点为止。
第二阶段与第一阶段不同的就在最后一个条件，因为第一阶段只是移去东南的边界点，而不考虑西北的边界点，注意p4，p6出现了2次，就是说它们有一个为0，则c，d就满足。（第一阶段P4, P6出现了两次所以东南方向的点更有可能被删除、第二次时P2, P8出现了两次所以西北方向的点更有可能被删除）。
最终结果：
原图：
二值化图：
最终骨架：
感觉效果不咋好。
三、实验收获
1、实验遇到的问题及难点
这次实验难点集中在细化的方法选择上。上网查了一下很多用了对原图像腐蚀然后保存腐蚀后的结果的方法，但是这次实验用的这个方法是很多论文里提到的，就想着试试，结果效果也不算很好，但也没时间再研究了……以后有机会再看看。
2、实验总结
这次通过opencv再次学习了几个知识点，比如图像颜色划分、图像细化的处理算法等等，收获很大。
