OpenCV 骨架化处理 - 用于机器人路径规划

目前机器人RO用的路劲规划是DWA， 类似于D*, 最短路径法。 但最好的方式是有效通道的中间位置找出来， 然后进行行进， 这样更安全。 

所以， 咨询了算法的同学， 使用图像学中的骨架化，可以解决这个问题。
代码

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1. import numpy as np
   
2.  
   
3. im=cv2.imread('1.png',cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
   
4. thresh,im=cv2.threshold(im,0,255,cv2.THRESH_BINARY+cv2.THRESH_OTSU)
   
5. cv2.imshow('binary.png',im)#控制背景为黑色
   
6. dst = im.copy()
   
7.  
   
8. num_erode = 0
   
9.  
   
10. while(True):
    
11.     if np.sum(dst)==0:
    
12.         break
    
13.     kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_CROSS,(3,3))
    
14.     dst = cv2.erode(dst,kernel)
    
15.     num_erode = num_erode + 1
    
16.  
    
17. skeleton = np.zeros(dst.shape,np.uint8)
    
18.  
    
19. for x in range(num_erode):
    
20.     kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_CROSS,(3,3))
    
21.     dst = cv2.erode(im,kernel,None,None,x)
    
22.     open_dst = cv2.morphologyEx(dst,cv2.MORPH_OPEN,kernel)
    
23.     result = dst - open_dst
    
24.     skeleton = skeleton + result
    
25.     cv2.waitKey(1000)
    
26.  
    
27.  
    
28. cv2.imshow('result',skeleton)
    
29.  
    
30. cv2.waitKey(0)
    
31. cv2.destroyAllWindows()

用rect作为结构元
OK， 看图示的效果应该是可以达到我的要求， 后面有时间找个地图实测一下。