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Opencv 细化处理

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OpenCV 中的细化处理是一种图像处理技术，它可以将二值化图像中的线条细化为单像素宽度。在 OpenCV 中，可以使用 cv2.ximgproc.thinning() 函数来实现细化处理。

使用 cv2.ximgproc.thinning() 函数的基本语法如下：

thinned = cv2.ximgproc.thinning(image, thinningType)

其中，image 是输入图像，thinningType 是细化算法的类型。

以下是两个示例说明：

示例一：使用细化处理细化图像

要使用细化处理细化图像，可以使用以下代码：

import cv2
import numpy as np

# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg', 0)

# 二值化图像
ret, thresh = cv2.threshold(img, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV+cv2.THRESH_OTSU)

# 细化图像
thinned = cv2.ximgproc.thinning(thresh, cv2.ximgproc.THINNING_GUOHALL)

# 显示图像
cv2.imshow('image', img)
cv2.imshow('thinned', thinned)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

这将读取名为 image.jpg 的图像，然后使用细化处理将图像中的线条细化为单像素宽度。最终结果将在窗口中。

示例二：使用细化处理进行手写数字识别

要使用细化处理进行手写数字识别，可以使用以下代码：

import cv2
import numpy as np
from sklearn.datasets import load_digits
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.neural_network import MLPClassifier

# 加载手写数字数据集
digits = load_digits()

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(digits.data, digits.target, test_size=0.2, random_state=0)

# 训练神经网络模型
clf = MLPClassifier(hidden_layer_sizes=(100,), max_iter=500, alpha=1e-4, solver='sgd', verbose=10, tol=1e-4, random_state=1, learning_rate_init=.1)
clf.fit(X_train, y_train)

# 读取图像
img = cv2.imread('digit.jpg', 0)

# 二值化图像
ret, thresh = cv2.threshold(img, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV+cv2.THRESH_OTSU)

# 细化图像
thinned = cv2.ximgproc.thinning(thresh, cv2.ximgproc.THINNING_GUOHALL)

# 查找轮廓
contours, hierarchy = cv2.findContours(thinned, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 预测数字
for cnt in contours:
    x, y, w, h = cv2.boundingRect(cnt)
    digit = thinned[y:y+h, x:x+w]
    digit = cv2.resize(digit, (8, 8))
    digit = digit.reshape(1, -1)
    digit = digit / 16.0
    pred = clf.predict(digit)
    cv2.putText(img, str(int(pred[0])), (x, y), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0, 0, 255), 2)

# 显示图像
cv2.imshow('image', img)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

这将加载手写数字数据集，并使用细化处理进行手写数字识别。最终结果将在窗口中。

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