如何检测骨架化图像中圆圈中的段数？

Question

我绘制了 2、4 或 6 个直径的车轮骨架图像。 我也有分支点坐标。

我想到了两种检测不同车轮的方法：

1. 计算圆圈内的黑色区域
2. 计算绘制的直径

在这两种情况下，我都不知道如何实现它们。

如您所见，车轮并不是完美的骨架，因此更难检测差异。

这是我用于骨架化的代码：

首先我对图像进行二值化，然后放大然后骨架化。

from skimage import io
import scipy
from skimage import morphology
import cv2
from scipy import ndimage as nd
import mahotas as mah
import pymorph as pm
import pymorph

complete_path = "wheel1.jpg"
gray = cv2.imread(complete_path,0)
print(gray.shape)
cv2.imshow('graybin',gray)
cv2.waitKey()

ret,thresh = cv2.threshold(gray,127,255,cv2.THRESH_BINARY_INV) 
imgbnbin = thresh
print("shape imgbnbin")
print(imgbnbin.shape)
cv2.imshow('binaria',imgbnbin)
cv2.waitKey()

element = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_CROSS,(6,6)) 
graydilate = cv2.dilate(imgbnbin, element) #imgbnbin
graydilate = cv2.dilate(graydilate, element)
#graydilate = cv2.erode(graydilate, element)

cv2.imshow('dilate',graydilate)
cv2.waitKey()   

#SKELETONIZE
out = morphology.skeletonize(graydilate>0)
skel = out.astype(float)
cv2.imshow('scikitimage',skel)
cv2.waitKey()
io.imsave('wheel.jpg', skel)    
sk = skel
print(sk.shape)

原图：

Answer 1

您还可以应用膨胀来连接几乎接触的线，并使用flood fill 算法来识别隔间