【发布时间】:2022-01-10 23:14:27
【问题描述】:
我已阅读文档,但如果我们在细化中执行了数千次迭代,则无法清楚地区分骨架化输出和细化输出。
【问题讨论】:
标签: python image-processing scikit-image mathematical-morphology
我已阅读文档,但如果我们在细化中执行了数千次迭代,则无法清楚地区分骨架化输出和细化输出。
【问题讨论】:
标签: python image-processing scikit-image mathematical-morphology
没有太大区别。迭代细化直到收敛是计算骨架的一种方法。 skeletonize 实现了两种不同的算法,它们都不同于细化,尽管这三种算法产生的结果相当。
来自 scikit 文档的this page:
在
thin函数中实现的形态细化,其工作原理与骨架化相同:在每次迭代时从边界中移除像素,直到在不改变连通性的情况下无法移除任何像素。不同的去除规则可以加快骨架化,最终得到不同的骨架。
还有一个medial_axis 函数,同样,它在不同的原理下工作以产生类似的结果。
【讨论】: