我对图像处理相对较新，并且正在从事一个需要对二值图像进行细化的项目。在文献中，我看到很多对安全点细化算法（SPTA）的引用，但未能找到该算法的任何明确来源，可能是因为引用的大多数描述 SPTA 的文章都没有公开领域。你能为我解释一下SPTA吗？或者甚至指向我的（免费）资源？该算法的优点和缺点是受欢迎的。我也可以使用任何“足够好”的替代算法。
安全点细化算法 - 如何？
信息处理
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算法
opencv
2022-01-25 15:08:15
1个回答
SPTA 似乎是一个相当古老的骨架算法，在付费墙后面甚至很难找到。以下是引用它并免费访问的骨架化论文的链接：http: //dspace1.acs.ucalgary.ca/bitstream/1880/45551/2/1987-287-35.pdf
但粗略地说，骨架算法的想法是在检测到的斑点内部“中间”寻找一个简单的形状。例如，如果您检测到一个矩形，那么它的骨架将是矩形内与边界等距的点，这样就形成了这样的形状（矩形内的部分）：
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如果有帮助，想想孩子们用几笔画出人物的方式......
- 编辑 -
好的，如果我必须选择一些参考来实施（但我从实际使用 SPTA 的问题中了解到，而不是被替换），我会查看此页面上的论文： http ://www.ensta-paristech.fr /~manzaner/publis.html
免责声明：我不是这个人，我没有写论文，但我会从这里开始，因为：
- 论文可供下载
- A. Manzanera 在有限的硬件（例如嵌入式的东西）上做了很多工作，所以我猜算法是高效的并且实现起来并不那么棘手
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