opencv实现二值图像细化的算法

 细化算法通常和骨骼化、骨架化算法是相同的意思，也就是thin算法或者skeleton算法。虽然很多图像处理的教材上不是这么写的，具体原因可以看这篇论文，Louisa Lam, Seong-Whan Lee, Ching Y. Suen，“Thinning Methodologies-A Comprehensive Survey ”，IEEE TRANSACTIONS ON PATTERN ANALYSIS AND MACHINE INTELLIGENCE, VOL. 14, NO. 9, SEPTEMBER 1992 ，总结了几乎所有92年以前的经典细化算法。

• void cvThin( IplImage* src, IplImage* dst, int iterations=1)
• {
•  CvSize size = cvGetSize(src);
•  
•  cvCopy(src, dst);
•     int n = 0,i = 0,j = 0;
•  for(n=0; n<iterations; n++)
•  {
•   IplImage* t_image = cvCloneImage(dst);
•   for(i=0; i<size.height;  i++)
•   {
•    for(j=0; j<size.width; j++)
•    {
•     if(CV_IMAGE_ELEM(t_image,byte,i,j)==1)
•     {
•      int ap=0;
•      int p2 = (i==0)?0:CV_IMAGE_ELEM(t_image,byte, i-1, j);
•      int p3 = (i==0 || j==size.width-1)?0:CV_IMAGE_ELEM(t_image,byte, i-1, j+1);
•      if (p2==0 && p3==1)
•      {
•       ap++;
•      }
•      int p4 = (j==size.width-1)?0:CV_IMAGE_ELEM(t_image,byte,i,j+1);
•      if(p3==0 && p4==1)
•      {
•       ap++;
•      }
•      int p5 = (i==size.height-1 || j==size.width-1)?0:CV_IMAGE_ELEM(t_image,byte,i+1,j+1);
•      if(p4==0 && p5==1)
•      {
•       ap++;
•      }
•      int p6 = (i==size.height-1)?0:CV_IMAGE_ELEM(t_image,byte,i+1,j);
•      if(p5==0 && p6==1)
•      {
•       ap++;
•      }
•      int p7 = (i==size.height-1 || j==0)?0:CV_IMAGE_ELEM(t_image,byte,i+1,j-1);
•      if(p6==0 && p7==1)
•      {
•       ap++;
•      }
•      int p8 = (j==0)?0:CV_IMAGE_ELEM(t_image,byte,i,j-1);
•      if(p7==0 && p8==1)
•      {
•       ap++;
•      }
•      int p9 = (i==0 || j==0)?0:CV_IMAGE_ELEM(t_image,byte,i-1,j-1);
•      if(p8==0 && p9==1)
•      {
•       ap++;
•      }
•      if(p9==0 && p2==1)
•      {
•       ap++;
•      }
•      if((p2+p3+p4+p5+p6+p7+p8+p9)>1 && (p2+p3+p4+p5+p6+p7+p8+p9)<7)
•      {
•       if(ap==1)
•       {
•        if(!(p2 && p4 && p6))
•        {
•         if(!(p4 && p6 && p8)) 
•         {
•          CV_IMAGE_ELEM(dst,byte,i,j)=0;
•         }
•        }
•       }
•      }
•  
•     }
•    }
•   }
•   cvReleaseImage(&t_image);
•   t_image = cvCloneImage(dst);
•   for(i=0; i<size.height;  i++)
•   {
•    for(int j=0; j<size.width; j++)
•    {
•     if(CV_IMAGE_ELEM(t_image,byte,i,j)==1)
•     {
•      int ap=0;
•      int p2 = (i==0)?0:CV_IMAGE_ELEM(t_image,byte, i-1, j);
•      int p3 = (i==0 || j==size.width-1)?0:CV_IMAGE_ELEM(t_image,byte, i-1, j+1);
•      if (p2==0 && p3==1)
•      {
•       ap++;
•      }
•      int p4 = (j==size.width-1)?0:CV_IMAGE_ELEM(t_image,byte,i,j+1);
•      if(p3==0 && p4==1)
•      {
•       ap++;
•      }
•      int p5 = (i==size.height-1 || j==size.width-1)?0:CV_IMAGE_ELEM(t_image,byte,i+1,j+1);
•      if(p4==0 && p5==1)
•      {
•       ap++;
•      }
•      int p6 = (i==size.height-1)?0:CV_IMAGE_ELEM(t_image,byte,i+1,j);
•      if(p5==0 && p6==1)
•      {
•       ap++;
•      }
•      int p7 = (i==size.height-1 || j==0)?0:CV_IMAGE_ELEM(t_image,byte,i+1,j-1);
•      if(p6==0 && p7==1)
•      {
•       ap++;
•      }
•      int p8 = (j==0)?0:CV_IMAGE_ELEM(t_image,byte,i,j-1);
•      if(p7==0 && p8==1)
•      {
•       ap++;
•      }
•      int p9 = (i==0 || j==0)?0:CV_IMAGE_ELEM(t_image,byte,i-1,j-1);
•      if(p8==0 && p9==1)
•      {
•       ap++;
•      }
•      if(p9==0 && p2==1)
•      {
•       ap++;
•      }
•      if((p2+p3+p4+p5+p6+p7+p8+p9)>1 && (p2+p3+p4+p5+p6+p7+p8+p9)<7)
•      {
•       if(ap==1)
•       {
•        if(p2*p4*p8==0)
•        {
•         if(p2*p6*p8==0)
•         {
•          CV_IMAGE_ELEM(dst, byte,i,j)=0;
•         }
•        }
•       }
•      }                    
•     }
•  
•    }
•  
•   }            
•   cvReleaseImage(&t_image);
•  }
•  
• }
•  
• //使用举例
•  
• #include "cxcore.h"
• #include "cv.h"
• #include "highgui.h"
•  
• int main(int argc, char* argv[])
• {
•  if(argc!=2)
•  {
•   return 0;
•  }
•  IplImage *pSrc = NULL,*pDst = NULL,*pTmp = NULL;
•  
• //传入一个灰度图像
•  pSrc = cvLoadImage(argv[1],CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE);
•  if(!pSrc)
•  {
•   return 0;
•  }
•  pTmp = cvCloneImage(pSrc);
•     pDst = cvCreateImage(cvGetSize(pSrc),pSrc->depth,pSrc->nChannels);
•  cvZero(pDst);
•  cvThreshold(pSrc,pTmp,128,1,CV_THRESH_BINARY_INV);//做二值处理，将图像转换成0，1格式
•  //cvSaveImage("c://Threshold.bmp",pTmp,0);
•  cvThin(pTmp,pDst,8);//细化，通过修改iterations参数进一步细化
•  cvNamedWindow("src",1);
•  cvNamedWindow("dst",1);
•  cvShowImage("src",pSrc);
•  //将二值图像转换成灰度，以便显示
•  int i = 0,j = 0;
•  CvSize size = cvGetSize(pDst);
•  for(i=0; i<size.height;  i++)
•  {
•   for(j=0; j<size.width; j++)
•   {
•    if(CV_IMAGE_ELEM(pDst,uchar,i,j)==1)
•    {
•     CV_IMAGE_ELEM(pDst,uchar,i,j) = 0;
•    }
•    else
•    {
•     CV_IMAGE_ELEM(pDst,uchar,i,j) = 255;
•    }
•   }
•  }
•  //cvSaveImage("c://thin.bmp",pDst);
•  cvShowImage("dst",pDst);
•  cvWaitKey(0);
•     cvReleaseImage(&pSrc);
•  cvReleaseImage(&pDst);
•  cvReleaseImage(&pTmp);
•  cvDestroyWindow("src");
•  cvDestroyWindow("dst");
•  return 0;
• }