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基于OpenCV3.1.0的图像细化与轮廓骨线提取（Zhang-Suen算法）

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简介：
本研究采用OpenCV3.1.0实现Zhang-Suen算法，有效进行二值图像细化及轮廓骨线提取，为后续图像分析提供精确骨架结构。 1. 一种用于细化数字图案的快速并行算法 2. 基于C++和opencv3.1.0实现，可直接运行 3. 当输入为前景黑色、背景白色时，二值化参数设置为cv::threshold(gray, binary, 40, 255, cv::THRESH_BINARY_INV);当输入为前景白色、背景黑色时，二值化参数应调整为cv::threshold(gray, binary, 40, 255, cv::THRESH_BINARY);

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  • 基于OpenCV3.1.0的图像细化与轮廓骨线提取（Zhang-Suen算法）
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    本研究采用OpenCV3.1.0实现Zhang-Suen算法，有效进行二值图像细化及轮廓骨线提取，为后续图像分析提供精确骨架结构。 1. 一种用于细化数字图案的快速并行算法 2. 基于C++和opencv3.1.0实现，可直接运行 3. 当输入为前景黑色、背景白色时，二值化参数设置为cv::threshold(gray, binary, 40, 255, cv::THRESH_BINARY_INV);当输入为前景白色、背景黑色时，二值化参数应调整为cv::threshold(gray, binary, 40, 255, cv::THRESH_BINARY);
  • 图像的骨架提取(细化)
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    图像的骨架提取（细化）是指通过算法从二值图像中抽取保持形状拓扑特性且具有代表性的中心轴线的过程，在模式识别和计算机视觉等领域应用广泛。 这段文字描述的是一个Matlab资源代码，该代码用于图像处理中的二值化处理以及随后的骨架提取（即图像细化）。
  • 基于轮廓跟踪的图像轮廓提取(MATLAB)源码
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    本项目提供了一套基于MATLAB环境下的图像轮廓提取与追踪算法实现代码。利用先进的边缘检测和轮廓分析技术，可以有效地识别并跟踪各类图像中的目标边界信息，广泛应用于机器视觉、机器人导航等领域。 这段文字描述的是用于提取图像轮廓的MATLAB源代码集合，包含了五个独立且可运行的程序文件，并采用轮廓跟踪算法实现功能。
  • 基于轮廓跟踪的图像轮廓提取(MATLAB)源码
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    本源码利用MATLAB实现基于轮廓跟踪技术的图像轮廓自动提取，适用于目标识别、特征提取等领域，为相关研究与应用提供便捷工具。 这段文字描述了一组用于提取图像轮廓的MATLAB源代码，这些代码基于轮廓跟踪算法编写，并且可以正常运行。共包含5个独立的源代码文件。
  • 基于轮廓跟踪的图像轮廓提取(MATLAB)源码
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    本项目提供了一套基于MATLAB实现的图像轮廓提取及跟踪算法的源代码。通过先进的边缘检测和曲线拟合技术，准确地识别并追踪图像中的关键轮廓信息。适用于科研、教育与工程实践等多个领域的需求。 这段文字描述了一组用于提取图像轮廓的MATLAB源代码，共有五个程序，并且这些代码都是正确可运行的。
  • 基于轮廓跟踪的图像轮廓提取(MATLAB)源码
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    这段简介描述了一个使用MATLAB编写的代码库，专注于通过轮廓跟踪技术来实现图像中目标对象边缘的有效检测和提取。该工具为研究人员及开发者提供了一种强大的方式去分析图片中的形状信息，适用于物体识别、模式识别等多个领域。 这段文字描述了一组用于提取图像轮廓的MATLAB源代码，这些代码基于轮廓跟踪算法编写，并且都是可以正常运行的。这套代码包含5个独立的程序文件。
  • 改进的基于Canny算子的图像轮廓提取方法
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    本文提出了一种改进的基于Canny算子的图像轮廓提取算法，通过优化边缘检测过程，提升了复杂场景下的边缘识别精度和稳定性。 针对Canny算子在图像边缘轮廓提取方面的不足之处，本段落提出了两项改进方案。实验结果显示，在应用这些改进方法后，图像的轮廓提取效果显著提升。
  • 二值图像轮廓提取与跟踪算法研究
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    本研究聚焦于探索并优化适用于二值图像中的轮廓提取及动态跟踪技术，旨在提升目标识别与追踪的准确性和效率。 这段文字可以改写为：介绍二值图像的应用及使用方法，适合刚接触图像处理的人群学习。
  • 提取轮廓内像素、图像抠取与计算质心
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    本项目探讨了从复杂背景中精确提取目标物体的方法，包括轮廓检测、像素抽取技术及计算对象质心，为图像处理和分析提供有效工具。 使用VS2013和OpenCV 2.4.9获取轮廓内部像素、计算均值像素、根据轮廓进行抠图，并显示质心坐标及面积等信息。
  • Zhang-Suen细化算法的OpenCV C++实现及其预处理与后处理步骤
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    本文介绍了Zhang-Suen细化算法在OpenCV库中的C++实现方法，并探讨了该算法应用前后的预处理及后期优化措施。 这是对 Zhang-Suen 细化算法及其相关预处理和后处理步骤的改编版本。前提条件仅适用于 C++，但通过使用 Python 绑定也可以支持 Python。 要获取代码库，请执行以下命令： ``` $ git clone <仓库地址> $ cd zhang-suen-thinning ``` 可以通过两种方式构建公开实现 Zhang-Suen 算法功能的库： 1. **对于 C++ 应用程序**，进入项目的顶级目录并键入 `make` 命令来生成静态库文件 `libzhangsuen.a`。这将在当前目录中创建 `libzhangsuen.a` 文件，并可以用于链接使用该库的 C++ 程序。 2. **对于 Python 应用程序**，首先需要安装 OpenCV。然后可以通过执行命令 `$ make python` 来构建 Python 扩展。此操作将在 `python/` 目录下生成文件 `zhangsuen.so`，该扩展可以直接从 Python 中导入使用。