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import cv2
import numpy as np

# 表示
def display_result_image(cap, color_image, skeleton):
    colorimg = color_image.copy()

    # カラー画像に細線化を合成
    colorimg = colorimg // 2 + 127
    colorimg[skeleton == 255] = 0

    cv2.imshow(cap + '_skeleton', skeleton)
    cv2.imshow(cap + '_color image', colorimg)
    cv2.waitKey(0)

# 細線化
def main():
    # 入力画像の取得
    colorimg = cv2.imread('handstand.png', cv2.IMREAD_COLOR)

    # グレースケール変換
    gray = cv2.cvtColor(colorimg, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    _, gray = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY | cv2.THRESH_OTSU)

    # 二値画像反転
    image = cv2.bitwise_not(gray)

    # 細線化(スケルトン化) THINNING_ZHANGSUEN
    skeleton1   =   cv2.ximgproc.thinning(image, thinningType=cv2.ximgproc.THINNING_ZHANGSUEN)
    display_result_image('ZHANGSUEN', colorimg, skeleton1)

    # 細線化(スケルトン化) THINNING_GUOHALL 
    skeleton2   =   cv2.ximgproc.thinning(image, thinningType=cv2.ximgproc.THINNING_GUOHALL)
    display_result_image('GUOHALL', colorimg, skeleton2)

if __name__ == '__main__':
    main()

# カラー画像に細線化を合成
colorimg = colorimg // 2 + 127
colorimg[skeleton == 255] = 0

細線化(スケルトン化)　THINNING_ZHANGSUENオプション

結果画像
  

細線化されています。

結果と入力画像との合成
  

細線化画像と、入力カラー画像を合成しています。入力カラー画像は、細線化の線を見やすくするために
色を薄くする処理を行っています。


前回記事(Scikit-Image)での画像で細線化(参考)
  

比較のため前回のScikit-Image細線化で用いた画像の処理結果を掲載しておきます。
実装が違うので、異なるのは当たり前なのですが、やっぱりなという感じがします。

細線化(スケルトン化)　THINNING_GUOHALLオプション

結果画像
  

結果と入力画像との合成
  


前回記事(Scikit-Image)での画像で細線化(参考)
  

比較のため前回のScikit-Image細線化で用いた画像の処理結果を掲載しておきます。

• 2021/04/21 修正
  IntersectionObserver’s による画像のオフスクリーン遅延読み込み処理に変更。
  IE11未対応。