skeleton-tracing：将二值图像转化为矢量骨架的新算法

skeleton-tracing：将二值图像转化为矢量骨架的新算法

skeleton-tracing A new algorithm for retrieving topological skeleton as a set of polylines from binary images 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ske/skeleton-tracing

项目介绍

在计算机视觉和图像处理领域，骨架提取（Skeletonization）是一种常用的形态学操作，其目的是将二值图像简化为其拓扑骨架。传统上，该操作会返回一个栅格图像作为结果，但有时，我们更希望得到矢量的表示形式，如折线（polylines）。skeleton-tracing 正是这样一个创新项目，它提供了一种新的算法，能够将二值图像转化为一系列折线，这些折线由图像骨架上的一系列（x,y）坐标组成，并且能够在实时中完成这一转换。

项目技术分析

skeleton-tracing 算法的主要步骤如下：

1. 首先，使用传统的栅格骨架算法（如 Zhang-Suen 算法）对二值图像进行预处理。
2. 如果图像的宽度和高度小于一个预设的阈值，则进行边缘检测并生成折线。
3. 如果图像尺寸较大，算法会扫描图像，寻找最优的分割行或列，该行或列上的前景像素（1-pixels）最少，并且分割后的子矩阵在四个角上没有前景像素。
4. 根据选定的分割行或列将图像分割为两个子矩阵。
5. 对每个非空子矩阵递归执行步骤2。
6. 将两个子矩阵的结果合并，生成最终的折线集合。

该算法的特点在于其并行化和分治策略，使得处理大尺寸图像时也能保持较高的效率。

项目技术应用场景

skeleton-tracing 可以应用于多种场景，包括但不限于：

• 字符识别：将手写或打印字符的图像转换为矢量表示，便于进一步的处理和分析。
• 图像压缩：通过矢量化图像的关键结构，减少数据量，提高存储和传输效率。
• 机器视觉：在自动化检测和机器人导航中，图像的矢量骨架可以简化处理流程，提高处理速度。

项目特点

1. 矢量输出：不同于传统的栅格图像输出，skeleton-tracing 提供了矢量的折线输出，便于进一步的图像分析和编辑。
2. 实时处理：算法设计考虑到了效率，能够实现实时处理，对于需要即时响应的应用场景非常关键。
3. 并行化：通过并行化和分治策略，算法可以高效地处理大型图像。
4. 多语言支持：项目支持包括 C、C++、Java、JavaScript、Python、Go、C#、Swift、Rust、Julia、WebAssembly 在内的多种编程语言，使得开发者可以根据自己的需求选择合适的语言进行集成。

在搜索引擎优化（SEO）方面，skeleton-tracing 的描述和关键词应该精确地反映其核心功能和潜在的应用场景，以确保在相关搜索中能够获得良好的排名。通过上述介绍，开发者可以更好地了解和使用这个项目，以解决实际问题。

skeleton-tracing A new algorithm for retrieving topological skeleton as a set of polylines from binary images 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ske/skeleton-tracing