OpenCV细化算法简单解析

细化算法它的原理也很简单：

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：

以上部分原理是转载（迈克老狼2012）http://www.cnblogs.com/mikewolf2002/p/3321732.html

接下来发布的是在我电脑上通过的测试代码：

编译环境为win7+VS2015+OpenCV3.0

 void cvThin(IplImage* src, IplImage* dst, int iterations)
 {
     //此时的src是一个二值化的图片
     CvSize size = cvGetSize(src);
     cvCopy(src, dst);

     int n = , i = , j = ;
     for (n = ; n < iterations; n++)//开始进行迭代
     {
         IplImage* t_image = cvCloneImage(dst);
         for (i = ; i < size.height; i++)
         {
             for (j = ; j < size.width; j++)
             {
                 if (CV_IMAGE_ELEM(t_image, uchar, i, j) == )
                 {
                     int ap = ;
                     int p2 = (i == ) ?  : CV_IMAGE_ELEM(t_image, uchar, i - , j);
                     int p3 = (i ==  || j == size.width - ) ?  : CV_IMAGE_ELEM(t_image, uchar, i - , j + );
                     if (p2 ==  && p3 == )
                     {
                         ap++;
                     }

                     int p4 = (j == size.width - ) ?  : CV_IMAGE_ELEM(t_image, uchar, i, j + );
                     if (p3 ==  && p4 == )
                     {
                         ap++;
                     }

                     int p5 = (i == size.height -  || j == size.width - ) ?  : CV_IMAGE_ELEM(t_image, uchar, i + , j + );
                     if (p4 ==  && p5 == )
                     {
                         ap++;
                     }

                     int p6 = (i == size.height - ) ?  : CV_IMAGE_ELEM(t_image, uchar, i + , j);
                     if (p5 ==  && p6 == )
                     {
                         ap++;
                     }

                     int p7 = (i == size.height -  || j == ) ?  : CV_IMAGE_ELEM(t_image, uchar, i + , j - );
                     if (p6 ==  && p7 == )
                     {
                         ap++;
                     }

                     int p8 = (j == ) ?  : CV_IMAGE_ELEM(t_image, uchar, i, j - );
                     if (p7 ==  && p8 == )
                     {
                         ap++;
                     }

                     int p9 = (i ==  || j == ) ?  : CV_IMAGE_ELEM(t_image, uchar, i - , j - );
                     if (p8 ==  && p9 == )
                     {
                         ap++;
                     }
                     if (p9 ==  && p2 == )
                     {
                         ap++;
                     }

                     if ((p2 + p3 + p4 + p5 + p6 + p7 + p8 + p9) >  && (p2 + p3 + p4 + p5 + p6 + p7 + p8 + p9) < )
                     {
                         if (ap == )
                         {
                             if (!(p2 && p4 && p6))
                             {
                                 if (!(p4 && p6 && p8))
                                 {
                                     CV_IMAGE_ELEM(dst, uchar, i, j) = ;//设置目标图像中像素值为0的点
                                 }
                             }
                         }
                     }

                 }
             }
         }

         cvReleaseImage(&t_image);

         t_image = cvCloneImage(dst);
         for (i = ; i < size.height; i++)
         {
             for (int j = ; j < size.width; j++)
             {
                 if (CV_IMAGE_ELEM(t_image, uchar, i, j) == )
                 {
                     int ap = ;
                     int p2 = (i == ) ?  : CV_IMAGE_ELEM(t_image, uchar, i - , j);
                     int p3 = (i ==  || j == size.width - ) ?  : CV_IMAGE_ELEM(t_image, uchar, i - , j + );
                     if (p2 ==  && p3 == )
                     {
                         ap++;
                     }
                     int p4 = (j == size.width - ) ?  : CV_IMAGE_ELEM(t_image, uchar, i, j + );
                     if (p3 ==  && p4 == )
                     {
                         ap++;
                     }
                     int p5 = (i == size.height -  || j == size.width - ) ?  : CV_IMAGE_ELEM(t_image, uchar, i + , j + );
                     if (p4 ==  && p5 == )
                     {
                         ap++;
                     }
                     int p6 = (i == size.height - ) ?  : CV_IMAGE_ELEM(t_image, uchar, i + , j);
                     if (p5 ==  && p6 == )
                     {
                         ap++;
                     }
                     int p7 = (i == size.height -  || j == ) ?  : CV_IMAGE_ELEM(t_image, uchar, i + , j - );
                     if (p6 ==  && p7 == )
                     {
                         ap++;
                     }
                     int p8 = (j == ) ?  : CV_IMAGE_ELEM(t_image, uchar, i, j - );
                     if (p7 ==  && p8 == )
                     {
                         ap++;
                     }
                     int p9 = (i ==  || j == ) ?  : CV_IMAGE_ELEM(t_image, uchar, i - , j - );
                     if (p8 ==  && p9 == )
                     {
                         ap++;
                     }
                     if (p9 ==  && p2 == )
                     {
                         ap++;
                     }
                     if ((p2 + p3 + p4 + p5 + p6 + p7 + p8 + p9) >  && (p2 + p3 + p4 + p5 + p6 + p7 + p8 + p9) < )
                     {
                         if (ap == )
                         {
                             if (p2*p4*p8 == )
                             {
                                 if (p2*p6*p8 == )
                                 {
                                     CV_IMAGE_ELEM(dst, uchar, i, j) = ;
                                 }
                             }
                         }
                     }
                 }

             }

         }
         cvReleaseImage(&t_image);
     }

 }

细化结果因为我的图不方便展示，大家可以参考迈克老狼2012的哦，效果是很像的，他采用的mat类，而我采用的iplimage类。