我正在尝试对 iPhone 应用程序上的卷发进行一些分析。我一直在使用 openCV 库。
特别是我希望能够估计头发的长度，并找到它的端点（卷曲的衡量标准是拉伸的端到端长度与放松的端到端长度）。
到目前为止，我的方法是使用精巧的边缘检测器来寻找头发。然后扩大结果。最后对图像进行骨架化，并认为末端是那些只有一个邻居的像素。由于生成的图像希望是一个像素粗的线，我可以只计算像素来估计长度（并可能调整对角线运动）。
问题是当头发如此卷曲时，它会自行交叉。这使得骨架化添加了额外的分支和环，从而弄乱了结果。
对于非常卷曲的头发有更好的方法吗？
一些例子：
请注意，一旦获得骨架，就很难反向分离不应该连接的连接组件。
问题是您的原始图像对比度太低。我将对您的原始图像进行开放形态学操作以去除背景，从而增加头发的对比度。
您的原始图像（将每个像素反转255-I）：
背景（使用 20*20 allones 内核进行开放操作，为了去除暗区，连同小而薄的亮区，只保留大亮区，将其视为噪声背景）：
从原始图像中减去背景，然后将输出二值化，您有：
接下来，我将对内核进行膨胀：
[0 0 1;...
0 1 0;...
1 0 0]
移除小的孤立物体，你有：
最后提取骨架：
看起来比你的结果更好。
最重要的一步是二值化部分。阈值化后获得的效果越好，实现骨架提取就越容易。而对比度增强是二值化过程中的关键操作。