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。 1、骨架提取 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： from skimage import morphology,draw import numpy as np

基于OpenCV实现图像骨架提取算法，配置环境VS2019+OpenCV4.5.1

./image - 测试图像 ./model - 已训练好的模型权重 ./notebooks - 原理笔记 ./src - 算法源码 ./demo.py - 测试图像demo ./demo_camera.py - 测试摄像头程序 ./demo_video.py - 测试视频程序 openpose用于人体关键点(即骨架)提取识别十分有效，可在此基础上用于其他的场景检测或者功能开发

3d点云数据植物骨架提取代码demo+测试数据，代码可以跑通

提出一种有效的三维点云骨架分割的方法,分割后的结果可用于三维点云物体识别和分类。利用稳健性较强的L1-中心骨架算法对点云数据进行骨架提取,可得到一系列骨架点;利用基于八叉树的区域增长分割方法对已经得到的骨架点进行分割,选取法向量和残值作为判定标准;利用OpenGL库编程把分割出的各个部分进行骨架连线。对多种形状的点云数据(包括动物模型、植物模型、人体模型、字母模型)进行实验,该方法均得到较好的结果。

python彩色图像骨架提取

基于视觉显著性的层次形状分解和骨架提取的matlab仿真+含代码操作演示视频 运行注意事项：使用matlab2021a或者更高版本测试，运行里面的Runme.m文件，不要直接运行子函数文件。运行时注意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在路径。具体可观看提供的操作录像视频跟着操作。

matlab骨架提取源代码ARIA：自动根图像分析 一种分析农作物幼苗根系图像的软件 #####开发于：Ganapathysubramanian组（） 由Nigel Lee，Marcus Naik开发； GUI开发：Zaki Jubery 特征 过程分为两个步骤：图像处理和特征提取。 用户可以包括自定义图像分割脚本 在玉米和大豆根上成功测试。 大豆的全自动处理，无需用户输入即可定义根的起点 将图像转换为等效图形。 简单地以图形操作查询多个特征 提取与根角度，次生根数和根的整体形状有关的特征 允许扩展的模块化框架 基于GUI的框架，易于使用 两篇配套文件以支持该软件 依存关系 MATLAB（最低版本：2018b，带有图像处理工具箱，并行计算工具箱和MATLAB分布式计算服务器，生物信息学工具箱） 如何使用它 配置： 下载源代码后。 运行ARIA2.m函数。 图像处理（GUI）： 图像位置：选择图像文件夹的位置。 输出位置：选择保存处理过的图像的位置 需要定义起点：大豆否，玉米是 成像方法：如果选择了扫描仪，则无需选择任何分割方法 处理器数量：最多支持16个 细分方法：用户定义（默认），k

matlab骨架提取源代码通过基于拉普拉斯算子的收缩的点云骨架 （自动从code.google.com/p/skeletonization导出） 比比克斯 @inproceedings{cao_smi10, author = {Junjie Cao and Andrea Tagliasacchi and Matt Olson and Hao Zhang and Zhixun Su}, title = {Point Cloud Skeletons via Laplacian-Based Contraction}, booktitle = {Proc. of IEEE Conf. on Shape Modeling and Applications}, year = 2015} 抽象的 我们提出了一种通过基于拉普拉斯算式的收缩提取曲线骨架的算法。 我们的算法可以应用于具有边界，多边形汤和点云的曲面。 我们开发了一种收缩操作，旨在通过局部Delaunay三角剖分和拓扑稀化来处理广义离散几何数据，尤其是点云。 我们的方法对噪声具有鲁棒性，并且可以处理少量的丢失数据，从而允许对点云进行基于骨架的

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