Diferencia entre “thin” y “skeletonize” en scikit-image: En scikit-image, “thin” y “skeletonize” son dos técnicas de procesamiento de imágenes utilizadas para obtener la representación esquelética de una imagen binaria. El método “thin” se utiliza para adelgazar una imagen binaria, es decir, para reducir el grosor de los píxeles que componen los objetos en la imagen. Esto se logra mediante la eliminación iterativa de píxeles interiores a los objetos, manteniendo la conectividad y la forma general de los mismos. Por otro lado, el método “skeletonize” también se encarga de obtener la representación esquelética de una imagen binaria, pero a diferencia de “thin”, preserva el grosor y la conectividad de los objetos. En lugar de eliminar píxeles interiores a los objetos, “skeletonize” reduce cada objeto a una línea de un solo píxel de ancho, manteniendo sus características topológicas y espaciales. En resumen, mientras que “thin” adelgaza los objetos en una imagen binaria, “skeletonize” genera una representación esquelética que mantiene la forma y conectividad de los objetos originalmente presentes en la imagen.
He leído la documentación pero todavía no puedo diferenciar claramente entre la salida de esqueletonización y la salida de adelgazamiento si realizamos miles de iteraciones en el adelgazamiento.
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Tanto el esqueletizado (skeletonize) como el adelgazamiento (thinning) son técnicas de procesamiento de imágenes utilizadas para eliminar el grosor de los objetos en una imagen, pero tienen enfoques diferentes y producen resultados distintos.
El esqueletizado erosiona de forma iterativa el contorno del objeto hasta que solo queda un esqueleto de un solo píxel de ancho y con la misma estructura topológica que el objeto original. La topología del objeto se preserva, lo que significa que se conservan las ramificaciones y bucles. Los esqueletos son útiles para el análisis de formas y extracción de características de imágenes.
Por otro lado, el algoritmo de adelgazamiento elimina de forma iterativa los píxeles de los contornos del objeto hasta que solo queda una línea de un solo píxel de ancho. A diferencia del esqueletizado, la topología del objeto no se conserva y las ramificaciones y bucles pueden desaparecer, lo que conlleva una pérdida de información. El adelgazamiento se utiliza comúnmente en el contexto del reconocimiento de imágenes o análisis de patrones, para simplificar y estandarizar la forma del objeto.
Cuando se realizan miles de iteraciones en el adelgazamiento, la salida se volverá progresivamente más delgada hasta que se convierta en una línea de un solo píxel de ancho, lo cual es igual que el esqueletizado. Sin embargo, como se mencionó, se perderá la topología del objeto en el adelgazamiento, lo que resulta en una representación más simple del objeto. Por lo tanto, la salida final de esqueletizar y adelgazar después de miles de iteraciones puede verse similar, pero tienen significados diferentes y pueden tener aplicaciones diferentes.