[scikit-image] 23. 画像の細線化処理 (morphology.skeletonize)

はじめに

scikit-imageのskeletonize関数を使用した画像の細線化処理について解説します。物体の骨格抽出によりデータ解析や画像認識の効率化を図ることができます。本記事では、skeletonize関数の使い方や応用例を詳しく紹介します。

サボテンのアイコンをplt.imread()で読み込みます。PNG形式のため、RGBαの次元が存在しますが、このうちRチャンネルのみを抽出して使用します。

次に、image[image>0]=1を適用して、画像内の0より大きい値をすべて1に変換し、0と1のみで構成された二値画像を作成します。

入力画像はバイナリイメージ（二値画像）である必要があります。この処理により、バイナリイメージ内の各連結成分が1ピクセル幅の骨格に縮小されます。

図はImageGridを使用して表示します。ImageGridについては後述で詳しく解説しています。

左側のgrid[0]にオリジナル画像を、右側のgrid[1]にスケルトン化した画像を表示しています。スケルトン化された画像は、その名の通り、サボテンの骨格のような特徴的な見た目になっています。

skimage.morphology の skeletonize関数は３次元オブジェクトの細線化にも対応しています。詳細については下記記事をご参照ください。