二值图像骨架线提取
- HilditchThin算法
- Rosenfeld算法
- OpenCV_Contrib中的算法
- 示例
- 其他细化算法
- 查表法
- HilditchThin的另一种算法
- 参考
二值图像骨架线提取算法：HilditchThin算法、Rosenfeld算法、OpenCV_Contrib中的算法
HilditchThin算法
1、使用的8邻域标记为：
2、下面看下它的算法描述：
复制目地图像到临时图像，对临时图像进行一次扫描，对于不为0的点，如果满足以下四个条件，则在目地图像中删除该点(就是设置该像素为0)
条件一：2<=p2+p3+p4+p5+p6+p7+p8+p9<=6
大于等于2会保证p1点不是端点或孤立点，因为删除端点和孤立点是不合理的，小于等于6保证p1点是一个边界点，而不是一个内部点。等于0时候，周围没有等于1的像素，所以p1为孤立点，等于1的时候，周围只有1个灰度等于1的像素，所以是端点（注：端点是周围有且只能有1个值为1的像素)。
条件二：p2->p9的排列顺序中，01模式的数量为1
比如下面的图中，有p2p3 => 01, p6p7=>01,所以该像素01模式的数量为2。
之所以要01模式数量为1，是要保证删除当前像素点后的连通性。比如下面的图中，01模式数量大于1，如果删除当前点p1，则连通性不能保证。
条件三：p2.p4.p8 = 0 or A(p2)!=1
A(p2)表示p2周围8邻域的01模式和。这个条件保证2个像素宽的垂直条不完全被腐蚀掉。
条件四：p2.p4.p6 = 0 or A(p4)!=1
A(p4)表示p4周围8邻域的01模式和。这个条件保证2个像素宽的水平条不完全被腐蚀掉。
如果图像中没有可以删除的点时，结束循环。
算法代码如下(输入归一化二值图像)：
void HilditchThin(cv::Mat& src, cv::Mat& dst) //传入归一化图像src
{
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;
int width, height;
//之所以减2，是方便处理8邻域，防止越界
width = src.cols -2;
height = src.rows -2;
int step = src.step;
int p2,p3,p4,p5,p6,p7,p8,p9;
uchar* img;
bool ifEnd;
int A1;
cv::Mat tmpimg;
while(1)
{
dst.copyTo(tmpimg);
ifEnd = false;
img = tmpimg.data+step;
for(i = 2; i < height; i++)
{
img += step;
for(j =2; j<width; j++)
{
uchar* p = img + j;
A1 = 0;
if( p[0] > 0)
{
if(p[-step]==0&&p[-step+1]>0) //p2,p3 01模式
{
A1++;
}
if(p[-step+1]==0&&p[1]>0) //p3,p4 01模式
{
A1++;
}
if(p[1]==0&&p[step+1]>0) //p4,p5 01模式
{
A1++;
}
if(p[step+1]==0&&p[step]>0) //p5,p6 01模式
{
A1++;
}
if(p[step]==0&&p[step-1]>0) //p6,p7 01模式
{
A1++;
}
if(p[step-1]==0&&p[-1]>0) //p7,p8 01模式
{
A1++;
}
if(p[-1]==0&&p[-step-1]>0) //p8,p9 01模式
{
A1++;
}
if(p[-step-1]==0&&p[-step]>0) //p9,p2 01模式
{
A1++;
}
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;
//计算AP2,AP4
int A2, A4;
A2 = 0;
//if(p[-step]>0)
{
if(p[-2*step]==0&&p[-2*step+1]>0) A2++;
if(p[-2*step+1]==0&&p[-step+1]>0) A2++;
if(p[-step+1]==0&&p[1]>0) A2++;
if(p[1]==0&&p[0]>0) A2++;
if(p[0]==0&&p[-1]>0) A2++;
if(p[-1]==0&&p[-step-1]>0) A2++;
if(p[-step-1]==0&&p[-2*step-1]>0) A2++;
if(p[-2*step-1]==0&&p[-2*step]>0) A2++;
}
A4 = 0;
//if(p[1]>0)
{
if(p[-step+1]==0&&p[-step+2]>0) A4++;
if(p[-step+2]==0&&p[2]>0) A4++;
if(p[2]==0&&p[step+2]>0) A4++;
if(p[step+2]==0&&p[step+1]>0) A4++;
if(p[step+1]==0&&p[step]>0) A4++;
if(p[step]==0&&p[0]>0) A4++;
if(p[0]==0&&p[-step]>0) A4++;
if(p[-step]==0&&p[-step+1]>0) A4++;
}
//printf("p2=%d p3=%d p4=%d p5=%d p6=%d p7=%d p8=%d p9=%d\n", p2, p3, p4, p5, p6,p7, p8, p9);
//printf("A1=%d A2=%d A4=%d\n", A1, A2, A4);
if((p2+p3+p4+p5+p6+p7+p8+p9)>1 && (p2+p3+p4+p5+p6+p7+p8+p9)<7 && A1==1)
{
if(((p2==0||p4==0||p8==0)||A2!=1)&&((p2==0||p4==0||p6==0)||A4!=1))
{
dst.at<uchar>(i,j) = 0; //满足删除条件，设置当前像素为0
ifEnd = true;
//printf("\n");
//PrintMat(dst);
}
}
}
}
}
//printf("\n");
//PrintMat(dst);
//PrintMat(dst);
//已经没有可以细化的像素了，则退出迭代
if(!ifEnd) break;
}
}
Rosenfeld算法
1、使用下面的八邻域表示法：
2、对于前景点像素p1, 如果p2=0，则p1 称作北部边界点。如果p6=0，p1称作南部边界点，p4=0，p1称作东部边界点，p8=0，p1称作西部边界点。
p1周围8个像素的值都为0，则p1为孤立点，如果周围8个像素有且只有1个像素值为1，则此时p1称作端点。
3、另外还要了解的一个概念就是8 simple。就是我们把p1的值设置为0后，不会改变周围8个像素的8连通性。下面的三个图中，如果p1=0后，则会改变8连通性。
而下面的则不会改边8连通性，此时可以称像素p1是8 simple
4、Rosenfeld细化算法描述如下：
- 扫描所有像素，如果像素是北部边界点，且是8simple，但不是孤立点和端点，删除该像素。
- 扫描所有像素，如果像素是南部边界点，且是8simple，但不是孤立点和端点，删除该像素。
- 扫描所有像素，如果像素是东部边界点，且是8simple，但不是孤立点和端点，删除该像素。
- 扫描所有像素，如果像素是西部边界点，且是8simple，但不是孤立点和端点，删除该像素。
- 执行完上面4个步骤后，就完成了一次迭代，我们重复执行上面的迭代过程，直到图像中再也没有可以删除的点后，退出迭代循环。
5、算法代码如下(输入归一化二值图像)：
void Rosenfeld(Mat& src, Mat& dst)//输入的目标像素为1，背景像素为0
{
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 && (p9 == 1 || 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;
}
}
OpenCV_Contrib中的算法
OpenCV细化算法大致描述如下：
1、复制源图，进行一次全图扫描，对于不为0的点，如果满足以下四个条件
- （1）保证当前点不是孤立点或端点
- （2）保证删除当前像素点后的连通性
- （3）上 * 右 * 下 = 0
- （4）左 * 右 * 下 = 0
- 在第一次子迭代中，只是移去东南的边界点，而不考虑西北的边界点。
2、把目地图像再次复制到临时图像，接着对临时图像进行一次扫描，如果不为0的点它的八邻域满足以下4个条件，则在目地图像中删除该点(就是设置该像素为0)
- （1） 周围8个点，2<= p2+p3+p4+p5+p6+p7+p8+p9<=6
- （2） p2->p9的排列顺序中，01模式的数量(这里假设二值图非零值为1)为1。
- （3） 左 * 右 * 上 = 0
- （4） 左 * 下 * 上 = 0
执行完上面两个步骤后，就完成了一次细化算法，我们可以多次迭代执行上述过程，得到最终的骨架图。
算法源代码(输入二值图，无需归一化，一般的：thinningType=ZHANGSUEN)：
// Apply the thinning procedure to a given image
void thinning(InputArray input, OutputArray output, int thinningType) {
Mat processed = input.getMat().clone();
CV_CheckTypeEQ(processed.type(), CV_8UC1, "");
// Enforce the range of the input image to be in between 0 - 255
processed /= 255;
Mat prev = Mat::zeros(processed.size(), CV_8UC1);
Mat diff;
do {
thinningIteration(processed, 0, thinningType);
thinningIteration(processed, 1, thinningType);
absdiff(processed, prev, diff);
processed.copyTo(prev);
} while (countNonZero(diff) > 0);
processed *= 255;
output.assign(processed);
}
// Applies a thinning iteration to a binary image
void thinningIteration(Mat img, int iter, int thinningType) {
Mat marker = Mat::zeros(img.size(), CV_8UC1);
if (thinningType == THINNING_ZHANGSUEN) {
for (int i = 1; i < img.rows - 1; i++)
{
for (int j = 1; j < img.cols - 1; j++)
{
uchar p2 = img.at<uchar>(i - 1, j);
uchar p3 = img.at<uchar>(i - 1, j + 1);
uchar p4 = img.at<uchar>(i, j + 1);
uchar p5 = img.at<uchar>(i + 1, j + 1);
uchar p6 = img.at<uchar>(i + 1, j);
uchar p7 = img.at<uchar>(i + 1, j - 1);
uchar p8 = img.at<uchar>(i, j - 1);
uchar p9 = img.at<uchar>(i - 1, j - 1);
int A = (p2 == 0 && p3 == 1) + (p3 == 0 && p4 == 1) +
(p4 == 0 && p5 == 1) + (p5 == 0 && p6 == 1) +
(p6 == 0 && p7 == 1) + (p7 == 0 && p8 == 1) +
(p8 == 0 && p9 == 1) + (p9 == 0 && p2 == 1);
int B = p2 + p3 + p4 + p5 + p6 + p7 + p8 + p9;
int m1 = iter == 0 ? (p2 * p4 * p6) : (p2 * p4 * p8);
int m2 = iter == 0 ? (p4 * p6 * p8) : (p2 * p6 * p8);
if (A == 1 && (B >= 2 && B <= 6) && m1 == 0 && m2 == 0)
marker.at<uchar>(i, j) = 1;
}
}
}
if (thinningType == THINNING_GUOHALL) {
for (int i = 1; i < img.rows - 1; i++)
{
for (int j = 1; j < img.cols - 1; j++)
{
uchar p2 = img.at<uchar>(i - 1, j);
uchar p3 = img.at<uchar>(i - 1, j + 1);
uchar p4 = img.at<uchar>(i, j + 1);
uchar p5 = img.at<uchar>(i + 1, j + 1);
uchar p6 = img.at<uchar>(i + 1, j);
uchar p7 = img.at<uchar>(i + 1, j - 1);
uchar p8 = img.at<uchar>(i, j - 1);
uchar p9 = img.at<uchar>(i - 1, j - 1);
int C = ((!p2) & (p3 | p4)) + ((!p4) & (p5 | p6)) +
((!p6) & (p7 | p8)) + ((!p8) & (p9 | p2));
int N1 = (p9 | p2) + (p3 | p4) + (p5 | p6) + (p7 | p8);
int N2 = (p2 | p3) + (p4 | p5) + (p6 | p7) + (p8 | p9);
int N = N1 < N2 ? N1 : N2;
int m = iter == 0 ? ((p6 | p7 | (!p9)) & p8) : ((p2 | p3 | (!p5)) & p4);
if ((C == 1) && ((N >= 2) && ((N <= 3)) & (m == 0)))
marker.at<uchar>(i, j) = 1;
}
}
}
img &= ~marker;
}
示例
总结：其实几种算法的效果都差不多，但第一种算法在细化时会忽略4行4列图像数据，如果目标在边缘位置，最好使用后两种算法。
原图：
细化图：
直接使用细化算法可能有很多毛刺，你可以先删除突出部分，然后再细化会好很多。
其他细化算法
查表法
//查表法//
Mat lookUpTable(Mat& mat, int lut[])
{
Mat mat_in;
mat.convertTo(mat_in, CV_16UC1); //8 转 16
int MatX = mat_in.rows;
int MatY = mat_in.cols;
int num = 512;
//表的维数和卷积核中的数据有关,小矩阵初始化按行赋值
Mat kern = (Mat_<int>(3, 3) << 1, 8, 64, 2, 16, 128, 4, 32, 256); //卷积核
Mat mat_out = Mat::zeros(MatX, MatY, CV_16UC1);
Mat mat_expend = Mat::zeros(MatX + 2, MatY + 2, CV_16UC1);
Rect Roi(1, 1, MatY, MatX); //（列，行，列，行）
Mat mat_expend_Roi(mat_expend, Roi); //确定扩展矩阵的Roi区域
mat_in.copyTo(mat_expend_Roi); //将传入矩阵赋给Roi区域
Mat Mat_conv;
//实用卷积核和和每一个八邻域进行点乘再相加，其结果为表的索引，对应值为0能去掉，为1则不能去掉
filter2D(mat_expend, Mat_conv, mat_expend.depth(), kern); //卷积
Mat mat_index = Mat_conv(Rect(1, 1, MatY, MatX));
for (int i = 0; i < MatX; i++)
{
for (int j = 0; j < MatY; j++)
{
int matindex = mat_index.at<short>(i, j);
if ((matindex < num) && (matindex > 0))
{
mat_out.at<short>(i, j) = lut[matindex];
}
else if (matindex > num)
{
mat_out.at<short>(i, j) = lut[num - 1];
}
}
}
return mat_out;
}
//细化查表法//
Mat img_bone(Mat& mat)
{
// mat 为细化后的图像
Mat mat_in = mat;
//在数字图像处理时，只有单通道、三通道 8bit 和 16bit 无符号(即CV_16U)的 mat 才能被保存为图像
mat.convertTo(mat_in, CV_16UC1);
int lut_1[] = { 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 0, 0,
0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
1, 1, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 0, 0,
0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 0,
0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 0, 0,
0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1,
0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1,
0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1,
0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1,
0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1,
0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
1, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 0, 0,
0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1,
0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1,
0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1,
0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
0, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1,
0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1,
0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1 };
int lut_2[] = { 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 1,
0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1,
0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 1, 1, 1, 1,
0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1,
0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 1, 0, 1, 1, 1, 1,
0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
0, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 0, 1, 1, 1,
0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 1, 0, 1, 1, 1, 1,
0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
0, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 0, 1, 1, 1,
0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1,
0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
1, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1,
0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1,
0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1,
0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 1, 0, 1, 1, 1, 1,
0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
0, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 0, 1, 1, 1,
0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 1, 0, 1, 1, 1, 1,
0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
0, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 0, 1, 1, 1 };
Mat mat_bool;
threshold(mat_in, mat_bool, 0, 1, THRESH_BINARY); //二值图像归一化
Mat mat_out;
Mat image_iters;
while (true)
{
mat_out = mat_bool;
//查表：水平、垂直
image_iters = lookUpTable(mat_bool, lut_1);
mat_bool = lookUpTable(image_iters, lut_2);
Mat diff = mat_out != mat_bool;
//countNonZero函数返回灰度值不为0的像素数
bool mat_equal = countNonZero(diff) == 0; //判断图像是否全黑
if (mat_equal)
{
break;
}
}
Mat Matout;
mat_bool.convertTo(Matout, CV_8UC1);
return Matout;
}
HilditchThin的另一种算法
void cvHilditchThin(cv::Mat& src, cv::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);
}
//8邻域的偏移量
int offset[9][2] = { {0,0},{1,0},{1,-1},{0,-1},{-1,-1},
{-1,0},{-1,1},{0,1},{1,1} };
//四邻域的偏移量
int n_odd[4] = { 1, 3, 5, 7 };
int px, py;
int b[9]; //3*3格子的灰度信息
int condition[6]; //1-6个条件是否满足
int counter; //移去像素的数量
int i, x, y, copy, sum;
uchar* img;
int width, height;
width = dst.cols;
height = dst.rows;
img = dst.data;
int step = dst.step;
do
{
counter = 0;
for (y = 0; y < height; y++)
{
for (x = 0; x < width; x++)
{
//前面标记为删除的像素，我们置其相应邻域值为-1
for (i = 0; i < 9; i++)
{
b[i] = 0;
px = x + offset[i][0];
py = y + offset[i][1];
if (px >= 0 && px < width && py >= 0 && py < height)
{
// printf("%d\n", img[py*step+px]);
if (img[py*step + px] == WHITE)
{
b[i] = 1;
}
else if (img[py*step + px] == GRAY)
{
b[i] = -1;
}
}
}
for (i = 0; i < 6; i++)
{
condition[i] = 0;
}
//条件1，是前景点
if (b[0] == 1) condition[0] = 1;
//条件2，是边界点
sum = 0;
for (i = 0; i < 4; i++)
{
sum = sum + 1 - abs(b[n_odd[i]]);
}
if (sum >= 1) condition[1] = 1;
//条件3， 端点不能删除
sum = 0;
for (i = 1; i <= 8; i++)
{
sum = sum + abs(b[i]);
}
if (sum >= 2) condition[2] = 1;
//条件4， 孤立点不能删除
sum = 0;
for (i = 1; i <= 8; i++)
{
if (b[i] == 1) sum++;
}
if (sum >= 1) condition[3] = 1;
//条件5， 连通性检测
if (func_nc8(b) == 1) condition[4] = 1;
//条件6，宽度为2的骨架只能删除1边
sum = 0;
for (i = 1; i <= 8; i++)
{
if (b[i] != -1)
{
sum++;
}
else
{
copy = b[i];
b[i] = 0;
if (func_nc8(b) == 1) sum++;
b[i] = copy;
}
}
if (sum == 8) condition[5] = 1;
if (condition[0] && condition[1] && condition[2] && condition[3] && condition[4] && condition[5])
{
img[y*step + x] = GRAY; //可以删除，置位GRAY，GRAY是删除标记，但该信息对后面像素的判断有用
counter++;
//printf("----------------------------------------------\n");
//PrintMat(dst);
}
}
}
if (counter != 0)
{
for (y = 0; y < height; y++)
{
for (x = 0; x < width; x++)
{
if (img[y*step + x] == GRAY)
img[y*step + x] = BLACK;
}
}
}
} while (counter != 0);
}
参考
https://www.cnblogs.com/mikewolf2002/p/3321732.html
