极客教程将gazo.png进行Zhang-Suen细化算法处理吧！
但是，请注意，有必要反转gazo.png的值，因为以下所有操作都将0作为线，将1作为背景。
对于中心像素x_1(x,y)的8-近邻定义如下：
\begin{matrix}
x_9&x_2&x_3\\
x_8&x_1&x_4\\
x_7&x_6&x_5
\end{matrix}
考虑以下两个步骤：
- 步骤一：执行光栅扫描并标记满足以下5个条件的所有像素：
- 这是一个黑色像素；
-
顺时针查看x_2、x_3、\cdots、x_9、x_2时，从0到1的变化次数仅为1；
-
$$x_2$$、$$x_3$$、$$\cdots$$、$$x_9$$中$$1$$的个数在$$2$$个以上$$6$$个以下；
-
$$x_2$$、$$x_4$$、$$x_6$$中的一个为1；
-
$$x_4$$、$$x_6$$、$$x_8$$中的一个为1；
将标记的像素全部变为1。
-
步骤二：执行光栅扫描并标记满足以下5个条件的所有像素：
- 这是一个黑色像素；
- 顺时针查看x_2、x_3、\cdots、x_9、x_2时，从0到1的变化次数仅为1；
- $$x_2$$、$$x_3$$、$$\cdots$$、$$x_9$$中$$1$$的个数在$$2$$个以上$$6$$个以下；
- $$x_2$$、$$x_4$$、$$x_6$$中的一个为1；
- $$x_2$$、$$x_6$$、$$x_8$$中的一个为1；
将标记的像素全部变为1。
反复执行步骤一和步骤二直到没有点变化。
python实现：
import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# Zhang Suen thining algorythm
def Zhang_Suen_thining(img):
# get shape
H, W, C = img.shape
# prepare out image
out = np.zeros((H, W), dtype=np.int)
out[img[..., 0] > 0] = 1
# inverse
out = 1 - out
while True:
s1 = []
s2 = []
# step 1 ( rasta scan )
for y in range(1, H-1):
for x in range(1, W-1):
# condition 1
if out[y, x] > 0:
continue
# condition 2
f1 = 0
if (out[y-1, x+1] - out[y-1, x]) == 1:
f1 += 1
if (out[y, x+1] - out[y-1, x+1]) == 1:
f1 += 1
if (out[y+1, x+1] - out[y, x+1]) == 1:
f1 += 1
if (out[y+1, x] - out[y+1,x+1]) == 1:
f1 += 1
if (out[y+1, x-1] - out[y+1, x]) == 1:
f1 += 1
if (out[y, x-1] - out[y+1, x-1]) == 1:
f1 += 1
if (out[y-1, x-1] - out[y, x-1]) == 1:
f1 += 1
if (out[y-1, x] - out[y-1, x-1]) == 1:
f1 += 1
if f1 != 1:
continue
# condition 3
f2 = np.sum(out[y-1:y+2, x-1:x+2])
if f2 < 2 or f2 > 6:
continue
# condition 4
if out[y-1, x] + out[y, x+1] + out[y+1, x] < 1:
continue
# condition 5
if out[y, x+1] + out[y+1, x] + out[y, x-1] < 1:
continue
s1.append([y, x])
for v in s1:
out[v[0], v[1]] = 1
# step 2 ( rasta scan )
for y in range(1, H-1):
for x in range(1, W-1):
# condition 1
if out[y, x] > 0:
continue
# condition 2
f1 = 0
if (out[y-1, x+1] - out[y-1, x]) == 1:
f1 += 1
if (out[y, x+1] - out[y-1, x+1]) == 1:
f1 += 1
if (out[y+1, x+1] - out[y, x+1]) == 1:
f1 += 1
if (out[y+1, x] - out[y+1,x+1]) == 1:
f1 += 1
if (out[y+1, x-1] - out[y+1, x]) == 1:
f1 += 1
if (out[y, x-1] - out[y+1, x-1]) == 1:
f1 += 1
if (out[y-1, x-1] - out[y, x-1]) == 1:
f1 += 1
if (out[y-1, x] - out[y-1, x-1]) == 1:
f1 += 1
if f1 != 1:
continue
# condition 3
f2 = np.sum(out[y-1:y+2, x-1:x+2])
if f2 < 2 or f2 > 6:
continue
# condition 4
if out[y-1, x] + out[y, x+1] + out[y, x-1] < 1:
continue
# condition 5
if out[y-1, x] + out[y+1, x] + out[y, x-1] < 1:
continue
s2.append([y, x])
for v in s2:
out[v[0], v[1]] = 1
# if not any pixel is changed
if len(s1) < 1 and len(s2) < 1:
break
out = 1 - out
out = out.astype(np.uint8) * 255
return out
# Read image
img = cv2.imread("gazo.png").astype(np.float32)
# Zhang Suen thining
out = Zhang_Suen_thining(img)
# Save result
cv2.imwrite("out.png", out)
cv2.imshow("result", out)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
输入(gazo.png)：
输出：
