1.图像骨架提取，实际上就是提取目标在图像上的中心像素轮廓。 2.附图片+程序+算法 3.vs2019+opencv4.5

3.提取骨架矩阵 提取骨架矩阵，是通过对可达矩阵M（L）的缩约和检出，建立起M（L）的最小实现矩阵，即骨架矩阵A’。这里的骨架矩阵，也即为M的最小实现多级递阶结构矩阵。对经过区域和级位划分后的可达矩阵M（L）的缩检共分三步，即： 第一步:去强连关系,检查各层次中的强连接要素，建立可达矩阵M（L）的缩减矩阵M’（L） 如对原例M（L）中的强连接要素集合{S4，S6}作缩减处理（把S4作为代表要素，去掉S6）后的新的矩阵为： 5 4 3 1 2 7 5 4 3 1 2 7 M’（L）= L1 L2 L3 L1 L2 L3 0 0

kinect骨架提取到opencv窗口显示

对图像的细化原理进行了详细的描述，以文字加图片的形式，让初学图像处理的学员对图像细化有一个深刻的认识。

使用时间滑动LSTM网络的3D人类行为理解 这是Ensemble TS-LSTM v1，v2和v3模型的Tensorflow实现，该论文来自论文和论文 。 您可以在或前一篇论文的。 这也是论文中的通用时间滑动LSTM（TS-LSTM）模型的Tensorflow实现。 广义的TS-LSTM网络由多个TS-LSTM模块组成，并且可以由超参数控制，例如L-STM窗口大小，时间跨度和TS-LSTM模块的运动特征偏移。 要求（Ubuntu，Matlab除外） Python 2.7.12（NTU） 0.11.0rc2（NTU） Python 3.5.2（UCLA和UWA） 1.4.1（UCLA和UWA） 脾气暴躁的 Matlab 2017a（Windows） 数据集 我们发现有关NTU RGB + D数据集中的骨架数据的一些问题。 垃圾桶骨架：有时Kinect会检测到垃圾桶骨架，即使

一种鲁棒的三维点云骨架提取方法

基于kinect的骨架提取。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。

本代码是骨架特征提取的代码，用Matlab编写，效果还不错！

在二进制图像通过函数 "bwmorph" 'thin' 选项后检测骨架图像的端点。

详细介绍了封装的尺寸 值得收藏◆ Product Description ・13.5×13.5mm Max.(L×W),10.6mm Max. Height. ・In addition to the typical parameters shown here, custom designs are available. ◆ Feature ・Ideally used in set-top box ,FAX/MODEM and other related equipment. ・RoHS Compliance.