Python是一種廣泛使用的編程語言，具有易于學習、可讀性強、可移植性好等特點，被廣泛用于科學計算、數據分析、圖像處理等領域。其中，圖像處理是Python的熱門應用之一，而圖片骨架圖像處理是Python圖像處理中的一個重要技術。

圖片骨架技術是指通過一系列的圖像處理方法，將一幅圖像轉換成由“骨架”連接而成的圖像，以便進一步分析和處理。下面，我們使用Python實現圖片骨架技術，一起來看看具體的實現過程。

# 導入相關庫
import numpy as np
import cv2
# 讀取圖像
img = cv2.imread("test.jpg", 0)
# 二值化圖像
ret, thresh = cv2.threshold(img, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)
# 獲取結構化元素
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_CROSS, (3, 3))
# 膨脹操作
dilated = cv2.dilate(thresh, kernel)
# 腐蝕操作
erosed = cv2.erode(thresh, kernel)
# 得到骨架
skel = cv2.subtract(dilated, erosed)
# 顯示結果
cv2.imshow("skel", skel)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在以上代碼中，我們使用了Python的OpenCV庫，首先讀取一張圖片并進行二值化處理，然后通過結構化元素獲取圖像內部的骨架，最后顯示出骨架效果。

Python+圖片骨架技術的應用場景非常廣泛，如在醫學圖像分析中進行血管分析、在機器人視覺中進行路徑規劃、在工業檢測中進行缺陷檢測等等，具有廣泛的應用前景。