如何使用scikit-image获取二进制图像的框架

Question

我想绘制以下图像的骨架：

我尝试使用以下Python代码：

import cv2
from skimage import morphology, color
import matplotlib.pyplot as plt

image = cv2.imread(r'C:\Users\Administrator\Desktop\sample.jpg')
gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
image=color.rgb2gray(image)

skeleton =morphology.medial_axis(image)

fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(nrows=1, ncols=2, figsize=(8, 4))

ax1.imshow(image, cmap=plt.cm.gray)
ax1.axis('off')
ax1.set_title('original', fontsize=20)

ax2.imshow(skeleton, cmap=plt.cm.gray)
ax2.axis('off')
ax2.set_title('skeleton', fontsize=20)

fig.tight_layout()
plt.show()

我得到了以下骨架：

这看起来不像正确的骨架图像。我不知道怎么了。

谁可以帮我这个事？任何帮助，将不胜感激！！！

Answer 1

如示例中那样应用中间轴：

from skimage import img_as_bool, io, color, morphology
import matplotlib.pyplot as plt

image = img_as_bool(color.rgb2gray(io.imread('CIBUv.png')))
out = morphology.medial_axis(image)

f, (ax0, ax1) = plt.subplots(1, 2)
ax0.imshow(image, cmap='gray', interpolation='nearest')
ax1.imshow(out, cmap='gray', interpolation='nearest')
plt.show()

产量

请注意，正如@Aaron在下面提到的那样，这里首先转换为布尔图像会有所帮助，因为原始图像存储在JPEG中，这可能会导致像素值产生较小的波动。

您也可以替换medial_axis使用skeletonize了不同的算法。

如果您想要@Tonechas的答案中所述的轮廓，请查看边缘检测方法。