如何获得 1 像素宽的骨架？

Question

我想从二叉树中得到一个 1 像素宽的骨架。应用我的代码后得到的骨架有一些小的错误分支，并且不是 1 像素宽。如何获得完美的骨架？

使用 Frangi 过滤器增强血管，并在执行阈值处理后提取二叉树。这是当时的图像：

然后，进行细化得到骨架：

% getting the skeleton
Iskel = bwmorph(Out,'thin',8);
figure,imshow(Iskel);

% because of the discontinuity in my skeleton, I've applied imdilate to create continuity 
se = strel('square',2);
Skel = imdilate(Iskel, se);
figure,imshow(Skel); title('Skel 8');

我希望输出是 1 像素宽的骨架，但实际上我不确定我的骨架是 1 像素宽，而且还有小的假分支。

Answer 1

我使用张素算法从原始图像创建骨架。但结果可能不是单像素骨架。所以，我决定创建一个算法来去除多余的像素。最后，我认为得到了一个单像素骨架。您可以将我的代码视为一种解决方案。

这是我的 Python 实现（我还在下面添加了我的代码的结果）：

import cv2
import numpy as np

"""
Input: image array (WxHX1)
Output: skeleton
"""
def zhang_suen_skeleton(img):
    # use zhang_suen algorithm
    skel = cv2.ximgproc.thinning(img)
    
    return skel

def check_connectivity(block_img):
    block_img[1][1] = 0
    (rows, cols) = np.nonzero(block_img)
    rows = sorted(rows)
    cols = sorted(cols)

    # condition 1
    for i in range(len(rows)-1):
        if rows[i+1] - rows[i] > 1:
            return False
    for j in range(len(cols)-1):
        if cols[j+1] - cols[j] > 1:
            return False
    
    # condition 2: check 4 corners
    if block_img[0][0] > 0:
        if block_img[0][1] == 0 and block_img[1][0] == 0:
            return False
    if block_img[2][0] > 0:
        if block_img[2][1] == 0 and block_img[1][0] == 0:
            return False
    if block_img[2][2] > 0:
        if block_img[2][1] == 0 and block_img[1][2] == 0:
            return False
    if block_img[0][2] > 0:
        if block_img[0][1] == 0 and block_img[1][2] == 0:
            return False

    return True

def single_pixelated(img):
    (rows, cols) = np.nonzero(img)
    result = img.copy()
    removed_pixels = []
    for (r, c) in zip(rows, cols):
        if (r, c) not in removed_pixels:
            block_img = result[r-1: r+2, c-1: c+2].copy()
            if np.sum(block_img) >=3*255:
                if check_connectivity(block_img):
                    result[r][c] = 0
                    removed_pixels.append((r, c))
    return result

if __name__ == "__main__":
    img = cv2.imread('sample.png', 0)
    skel = zhang_suen_skeleton(img)
    single_skel = single_pixelated(skel)

    cv2.imwrite('single_skeleton.png', single_skel)