我有很多这样的骨架图像：
我怎样才能检测到一个循环，一个骨架中的循环？ 是否有执行此操作的“特殊”功能，或者我应该将其实现为图形？
如果只有图形选项，python图形库NetworkX可以帮到我吗？
【问题讨论】：
标签： python opencv image-processing mathematical-morphology scikit-image
您可以利用骨架的拓扑结构。一个循环不会有漏洞，因此我们可以使用scipy.ndimage 查找任何漏洞并进行比较。这不是最快的方法，但它非常容易编码。
import scipy.misc, scipy.ndimage
# Read the image
img = scipy.misc.imread("Skel.png")
# Retain only the skeleton
img[img!=255] = 0
img = img.astype(bool)
# Fill the holes
img2 = scipy.ndimage.binary_fill_holes(img)
# Compare the two, an image without cycles will have no holes
print "Cycles in image: ", ~(img == img2).all()
# As a test break the cycles
img3 = img.copy()
img3[0:200, 0:200] = 0
img4 = scipy.ndimage.binary_fill_holes(img3)
# Compare the two, an image without cycles will have no holes
print "Cycles in image: ", ~(img3 == img4).all()
我以您的“B”图片为例。前两个图像是原始版本和检测周期的填充版本。在第二个版本中，我打破了循环，没有填充，因此两个图像是相同的。
【讨论】：
首先，让我们用 PIL 构建字母 B 的图像：
import Image, ImageDraw, ImageFont
image = Image.new("RGBA", (600,150), (255,255,255))
draw = ImageDraw.Draw(image)
fontsize = 150
font = ImageFont.truetype("/usr/share/fonts/truetype/liberation/LiberationMono-Regular.ttf", fontsize)
txt = 'B'
draw.text((30, 5), txt, (0,0,0), font=font)
img = image.resize((188,45), Image.ANTIALIAS)
print type(img)
plt.imshow(img)
您可能会找到更好的方法来做到这一点，尤其是使用字体路径。 ii 加载图像而不是生成图像会更好。无论如何，我们现在有一些工作要做：
现在，真正的部分：
import mahotas as mh
img = np.array(img)
im = img[:,0:50,0]
im = im < 128
skel = mh.thin(im)
noholes = mh.morph.close_holes(skel)
plt.subplot(311)
plt.imshow(im)
plt.subplot(312)
plt.imshow(skel)
plt.subplot(313)
cskel = np.logical_not(skel)
choles = np.logical_not(noholes)
holes = np.logical_and(cskel,noholes)
lab, n = mh.label(holes)
print 'B has %s holes'% str(n)
plt.imshow(lab)
我们在控制台（ipython）中有： B 有 2 个洞
【讨论】：
将您的骨架图像转换为图形表示并非易事，而且我不知道有任何工具可以为您做到这一点。
在位图中执行此操作的一种方法是使用flood fill，就像 Photoshop 中的油漆桶一样。如果您开始对图像进行泛光填充，如果没有循环，整个背景将被填充。如果填充没有得到整个图像，那么您已经找到了一个循环。稳健地找到所有循环可能需要多次填充。
这可能执行起来很慢，但可能比将骨架追踪到图形数据结构的技术快得多。
【讨论】：