最近做的一个项目，涉及到STM32采集图像，进行预处理，并且最终识别车位线。 采集一帧图像，屏幕上会显示四幅图，分别是：原始图像，灰度化，二值化（最大类间方差法），骨架提取。最终通过直线识别找出两条平行的车位线，用红线画出。所有图像处理的函数都在 MagicPro.c中。资源中还放了一张我手机拍的成果图，表明该程序是有效的！

骨架提取与分水岭算法也属于形态学处理范畴，都放在morphology子模块内。骨架提取，也叫二值图像细化。这种算法能将一个连通区域细化成一个像素的宽度，用于特征提取和目标拓扑表示。morphology子模块提供了两个函数用于骨架提取，分别是Skeletonize（）函数和medial_axis（）函数。我们先来看Skeletonize（）函数。格式为：skimage.morphology.skeletonize(image)输入和输出都是一幅二值图像。例1：  生成一幅测试图像，上面有三个目标对象，分别进行骨架提取，结果如下：例2：利用系统自带的马图片进行骨架提取 medial_axis就是中

手势识别系列文章之基于单目视觉的openpose手部骨架提取，文章链接：https://blog.csdn.net/kissgoodbye2012/article/details/105892907

基于opencv2实现的形态学骨架提取，可供初学者参考。

此工程实现了kinect的骨架提取和跟踪的功能，非常有用

可以提取三维模型骨架

利用opencv自带的骨架提取函数，经优化后得到汉字图像的骨架图

基于opencv和python的骨架提取代码，利用击中不击中变化实现细化操作。切分以后，结合深度学习识别技术，可以对字符 数字等印刷体有一个比较理想的分割和识别效果。本人亲测 有生成结果图片和原图片对照实例，可以动态展示骨架提取过程，具体参照rar文件包。有问题随时沟通。

基于拉普拉斯算子的点云骨架提取！ 基于拉普拉斯算子的点云骨架提取！

基于opencv的骨架提取代码，利用击中不击中变化实现细化操作。