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画像解析実践入門_指紋の稜線分析 2(スケルトン化とラベリング) - Qiita
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の続きです。 概要 指紋の稜線を分析します。前回の記事で画像の二値化までしました。 最終的にはこの二... の続きです。 概要 指紋の稜線を分析します。前回の記事で画像の二値化までしました。 最終的にはこの二値指紋画像をサブ領域に分割して、そこから特徴量(今回は稜線角度)を抽出。 指紋認識が可能か検討してみます。 もくじ 1.二値画像のスケルトン(細線)化処理 2.画像をサブ領域に分割 3.サブ領域ごとに稜線をラベリング 1.二値画像のスケルトン(細線)化処理 前回の記事で指紋画像を二値化しました この二値画像から稜線の情報を解析していきたいのですが、その際に白の線(解析対象)の持つ「線幅」は正直余計な情報と言えます。 この指紋の解析において意味を持つ情報は連結成分の中心線つまり解析対象の「骨格」になります。 そういうう場合はオブジェクトの連結情報を崩さずに境界を侵食していく処理,スケルトン化,細線化 がおすすめです。 スケルトン化について https://scikit-image.org/do