使用Halcon进行骨架提取，为什么提取不到两端

使用halcon对弯曲物料进行长度提取时，选择使用中线提取时有许多细小线段，使用骨架提取则两端长度缺失，是怎么回事,怎么解决才能达到图3这样的效果?

img

img

img

使用中线提取，可以提取到两端，推荐使用lines gauss算子。

参考GPT和自己的思路：骨架提取算法是一种基于像素点的迭代算法，它的结果可能会受到一些影响，例如图像中存在空洞、断裂、重叠等情况。在骨架提取过程中，两端长度缺失可能是由于以下原因：

1 骨架提取算法中使用的迭代次数不够多，导致骨架没有完全延伸到两端。
2 图像中存在空洞、断裂等情况，使得骨架提取算法无法完整提取出骨架。
3 图像中的噪声干扰导致骨架提取失败。
要解决这个问题，可以尝试以下方法：

1 调整骨架提取算法的迭代次数，增加骨架延伸的长度，直到两端长度都能够提取到。
2 对图像进行预处理，去除空洞、断裂等干扰，使得骨架提取算法能够完整提取出骨架。
3 对图像进行滤波、降噪等处理，减小噪声干扰的影响，提高骨架提取的准确性。
需要根据具体情况选择合适的处理方法，可能需要尝试多种方法才能达到理想的效果。同时，也需要注意骨架提取算法的局限性，它不能处理图像中存在的一些复杂情况，例如交叉、环形等情况，需要结合实际情况选择合适的方法。

骨架提取可能还会受到以下因素的影响：

1 骨架提取的参数设置不正确，例如线宽或线性度量的距离过大或过小，会导致骨架丢失或细化不足，可以尝试调整这些参数。

2 骨架提取的前期处理不完善，例如二值化的阈值不合适，会导致骨架的中断或重复，可以尝试调整阈值或使用其他二值化方法。

3 骨架提取的物体形状复杂或存在噪声，会导致骨架提取不完整或出现错误，可以尝试对物体进行预处理，例如平滑或去噪。

因此，您可以检查这些因素，并尝试调整相关参数或进行预处理来解决问题。

以下是一个示例代码，使用Halcon进行骨架提取，并且尝试处理骨架断裂的问题：

read_image(Image, 'your_image.jpg')
binarize(Image, BinaryImage, 128, 255)
skeleton(BinaryImage, Skeleton)

// 处理骨架断裂的问题
skeleton_union(Skeleton, SkeletonUnion)
skeleton_pruning(SkeletonUnion, SkeletonPruned)
skeleton(SkeletonPruned, Skeleton)

// 获取骨架端点的位置
skeleton_end_points(Skeleton, EndPoints)

// 对骨架端点进行扩展
radius := 5
opening_circle(EndPoints, EndPointsOpened, radius)

// 计算骨架长度
skeleton_length(Skeleton, Length)

// 显示结果
dev_display(Image)
dev_display(Skeleton)
dev_display(EndPointsOpened)
disp_message(0, 0, 'Length: ' + Length)

在这个示例代码中，我们先读取图像并将其二值化，然后使用skeleton函数提取骨架。为了处理骨架断裂的问题，我们使用skeleton_union和skeleton_pruning函数对骨架进行处理。然后，我们使用skeleton_end_points函数获取骨架的端点位置，并使用opening_circle函数对端点进行扩展。最后，我们使用skeleton_length函数计算骨架的长度，并在图像上显示结果。

请注意，这只是一个示例代码，并不一定适用于您的具体问题。您需要根据您的情况进行修改和调整，以获得最佳的结果。

以下答案由GPT-3.5大模型与博主波罗歌共同编写：
骨架提取是基于二值图像进行的，它会将物体变成中空的、由骨架线连接的复杂图形。而弯曲物料的两端长度缺失，可能是由于骨架提取算法在边界处理上的缺陷导致的。因为骨架提取算法默认物体是有边界的，如果物体的某个边界与图像边缘重合，或者物体边界在图像边缘之外，骨架提取算法就会出现问题，导致两端长度缺失。

解决该问题的方法包括：

  1. 对二值图像进行膨胀或者腐蚀处理，使得物体边界不再与图像边缘重合或在图像边缘之外，从而使骨架提取得以正常进行。

  2. 可以使用边界拓展算法或者曲线拟合算法对物体边缘进行处理，使得物体的边缘完整，并与图像边缘不重合。

  3. 选择合适的参数，如骨架宽度、尺寸过滤等，以适应不同物体的特点。

以下是使用Halcon进行骨架提取的示例代码：

read_image (Image, 'sample.jpg')
threshold (Image, Region, 128, 255)
skeleton (Region, Skeleton)

以上代码将读入名为'sample.jpg'的二值图像进行阈值分割，并对分割得到的区域进行骨架提取，最终得到的骨架线为'Skeleton'。
如果我的回答解决了您的问题，请采纳！

不知道你这个问题是否已经解决, 如果还没有解决的话:

如果你已经解决了该问题, 非常希望你能够分享一下解决方案, 写成博客, 将相关链接放在评论区, 以帮助更多的人 ^-^