如何检测骨架图像中圆中的分段数？

Question

我有一个2，4，或6直径车轮的骨架图像。 我也有分支点坐标。在

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. 绘制的计数直径

在这两种情况下，我都不知道如何实现它们。在

正如你所看到的，轮子并不是完美的骨架，所以很难发现差异。在

这是我用于骨骼化的代码：

首先我把图像二值化，然后放大，然后骨骼化。在

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)

原始图像：

Answer 1

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