程序编码参考经典的细化或者骨架算法文章：
T. Y. Zhang and C. Y. Suen, “A fast parallel algorithm for thinning digital patterns,” Comm. ACM, vol. 27, no. 3, pp. 236-239, 1984.
它的原理也很简单：
我们对一副二值图像进行骨架提取，就是删除不需要的轮廓点，只保留其骨架点。假设一个像素点，我们定义该点为p1，则它的八邻域点p2->p9位置如下图所示，该算法考虑p1点邻域的实际情况，以便决定是否删除p1点。假设我们处理的为二值图像，背景为黑色，值为0，要细化的前景物体像素值为1。
算法的描述如下。
首先复制源图像到目地图像，然后建立一个临时图像，接着执行下面操作：
1. 把目地图像复制给临时图像，对临时图像进行一次扫描，对于不为0的点，如果满足以下四个条件，则在目地图像中删除该点(就是设置该像素为0)，这里p2，…，p9是对应位置的像素灰度值(其为1或者0)。
a. 2<= p2+p3+p4+p5+p6+p7+p8+p9<=6
大于等于2会保证p1点不是端点或孤立点，因为删除端点和孤立点是不合理的，小于等于6保证p1点是一个边界点，而不是一个内部点。等于0时候，周围没有等于1的像素，所以p1为孤立点，等于1的时候，周围只有1个灰度等于1的像素，所以是端点（注：端点是周围有且只能有1个值为1的像素)。
b. p2->p9的排列顺序中，01模式的数量为1，比如下面的图中，有p2p3 => 01, p6p7=>01,所以该像素01模式的数量为2。
之所以要01模式数量为1，是要保证删除当前像素点后的连通性。比如下面的图中，01模式数量大于1，如果删除当前点p1，则连通性不能保证。
c. P2*p4*p6 = 0
d. p4*p6*p8 = 0
在第一次子迭代中，只是移去东南的边界点，而不考虑西北的边界点，注意p4,p6出现了2次，就是说它们有一个为0，则c，d就满足。
2. 接下来，把目地图像再次复制到临时图像，接着对临时图像进行一次扫描，如果不为0的点它的八邻域满足以下4个条件，则在目地图像中删除该点(就是设置该像素为0)
a. 2<= p2+p3+p4+p5+p6+p7+p8+p9<=6
b. p2->p9的排列顺序中，01模式的数量(这里假设二值图非零值为1)为1。
c. p2*p4*p8 = 0
d. p2*p6*p8 = 0
第二次迭代则相反，会移去西北的边界点，注意p2,p8出现了2次，就是说它们有一个为0，则c，d就满足。
执行完上面两个步骤后，就完成了一次细化算法，我们可以多次迭代执行上述过程，得到最终的骨架图。
细化算法代码如下：
}
}
下面是三次细化的结果，可以看出在垂直方向H变短了，感觉这是不完美的地方。
下面我们对两个汉字进行5次迭代细化，结果如下：
程序代码：工程FirstOpenCV11