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我正在尝试缩小此图像,但它会不断失真。
这是我应用细化的相关代码。我也尝试过使用“thin”功能而不是“skeletonize”,但结果相似。
from skimage.morphology import skeletonize, thin
new_im = cv2.imread(im_pth)
gray = cv2.cvtColor(new_im, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
ske = (skeletonize(gray//255) * 255).astype(np.uint8)
cv2.imshow("image", gray)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
最佳答案
我不确定从输入图像到二进制的转换是否正确。这是使用scikit-image函数的版本,似乎可以满足您的要求:
from skimage import img_as_float
from skimage import io, color, morphology
import matplotlib.pyplot as plt
image = img_as_float(color.rgb2gray(io.imread('char.png')))
image_binary = image < 0.5
out_skeletonize = morphology.skeletonize(image_binary)
out_thin = morphology.thin(image_binary)
f, (ax0, ax1, ax2) = plt.subplots(1, 3, figsize=(10, 3))
ax0.imshow(image, cmap='gray')
ax0.set_title('Input')
ax1.imshow(out_skeletonize, cmap='gray')
ax1.set_title('Skeletonize')
ax2.imshow(out_thin, cmap='gray')
ax2.set_title('Thin')
plt.savefig('/tmp/char_out.png')
plt.show()
关于python - 细化/骨骼化扭曲了我的形象,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/49097972/
因此,除了索引之外,当我创建一个新项目并选择 conda 解释器时,还会启动更多需要数小时的进程。下面是一个快照。这些过程是什么?完成后它们会占用空间吗? 最佳答案 PyCharm 运行 genera
我是一名优秀的程序员,十分优秀!