修改为contours, hierarchy = cv2.findContours(skeleton, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)[-2:],程序运行提示ValueError: not enough values to unpack (expected 3, got 2),img = cv2.imread('gaussian.bmp', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) skeleton = cv2.ximgproc.thinning(img) contours, hierarchy = cv2.findContours(skeleton, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) cnt = contours[0] width = 2 # 将二维骨架图沿着Z轴堆叠,得到一个三维数组 skeleton_3d = np.zeros((skeleton.shape[0], skeleton.shape[1], 10), dtype=np.uint8) for i in range(10): skeleton_3d[:, :, i] = skeleton # 获取骨架线路径 skeleton_points = [] for i in range(len(cnt) - 1): p1 = cnt[i][0] p2 = cnt[i + 1][0] rr, cc, zz = line_nd(p1 + (0,), p2 + (9,)) for j in range(len(rr)): skeleton_points.append([rr[j], cc[j], zz[j], width]) skeleton_points = np.array(skeleton_points) # 使用Marching Cubes算法进行三维重建 verts, faces, _, _ = measure.marching_cubes(skeleton_3d, 0.1) # 绘制三维模型 fig = plt.figure(figsize=(10, 10)) ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') ax.plot_trisurf(verts[:, 0], verts[:, 1], faces, verts[:, 2], cmap='jet')
时间: 2024-03-21 21:43:22 浏览: 17
这个错误通常出现在使用解包(unpacking)语法时,期望得到的变量数量与实际值数量不符导致的。在这个代码中,可能是在调用 cv2.findContours 函数时出现了这个错误。
如果你的代码运行出现 "ValueError: not enough values to unpack (expected 3, got 2)" 的错误,说明 `cv2.findContours` 函数返回的值不是一个包含三个元素的元组,而是只有两个元素。这很可能是因为你使用的 OpenCV 版本不同,或者你的输入图像不符合要求,没有被正确处理。
你可以尝试修改代码,使用以下方式来接收函数返回的值:
```
contours, hierarchy = cv2.findContours(skeleton, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)[-2:]
```
这种写法可以确保只获取到前两个元素,而忽略掉可能存在的第三个元素,即使 `cv2.findContours` 函数返回的元素数量发生了变化,也可以正确获取到需要的值。
如果你的代码仍然出现相同的错误,你可以尝试检查输入图像是否符合要求,或者尝试使用不同的 OpenCV 版本。如果仍然无法解决问题,可能需要进一步调试和排查。
相关问题
contours, hierarchy = cv2.findContours(skeleton, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)[-2:]
这段代码使用了 Python 的扩展切片(extended slicing)语法,即 `[-2:]`,表示从返回值的倒数第二个元素开始取到最后一个元素。因为 `cv2.findContours` 函数的返回值可能是两个或三个,所以这种语法可以确保只获取到前两个元素,而忽略掉可能存在的第三个元素。
具体来说,这段代码等价于以下两行代码:
```
retval = cv2.findContours(skeleton, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
contours, hierarchy = retval[-2:]
```
其中,`retval` 是 `cv2.findContours` 函数的返回值,`retval[-2:]` 表示获取 `retval` 的倒数第二个和最后一个元素,即 `contours` 和 `hierarchy`。
使用这种写法可以确保代码的健壮性,即使 `cv2.findContours` 函数返回的元素数量发生了变化,也可以正确获取到需要的值。
程序运行提示ValueError: not enough values to unpack (expected 3, got 2),img = cv2.imread('gaussian.bmp', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) skeleton = cv2.ximgproc.thinning(img) contours, hierarchy = cv2.findContours(skeleton, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) cnt = contours[0] width = 2 # 将二维骨架图沿着Z轴堆叠,得到一个三维数组 skeleton_3d = np.zeros((skeleton.shape[0], skeleton.shape[1], 10), dtype=np.uint8) for i in range(10): skeleton_3d[:, :, i] = skeleton # 获取骨架线路径 skeleton_points = [] for i in range(len(cnt) - 1): p1 = cnt[i][0] p2 = cnt[i + 1][0] rr, cc, zz = line_nd(p1 + (0,), p2 + (9,)) for j in range(len(rr)): skeleton_points.append([rr[j], cc[j], zz[j], width]) skeleton_points = np.array(skeleton_points) # 使用Marching Cubes算法进行三维重建 verts, faces, _, _ = measure.marching_cubes(skeleton_3d, 0.1) # 绘制三维模型 fig = plt.figure(figsize=(10, 10)) ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') ax.plot_trisurf(verts[:, 0], verts[:, 1], faces, verts[:, 2], cmap='jet')
这个错误通常出现在使用解包(unpacking)语法时,期望得到的变量数量与实际值数量不符导致的。在这个代码中,可能是在调用 cv2.findContours 函数时出现了这个错误。
cv2.findContours 函数返回两个值,一个是轮廓线的数组,另一个是轮廓线的层级信息。如果你使用的是 OpenCV 4 或更高版本,可能返回的是三个值,第三个值为轮廓线的拓扑结构。
你可以尝试修改代码,使用以下方式来接收函数返回的值:
```
contours, hierarchy = cv2.findContours(skeleton, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
```
如果你使用的是 OpenCV 4 或更高版本,可以尝试使用以下方式:
```
contours, hierarchy = cv2.findContours(skeleton, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)[-2:]
```
这样可以确保你只接收到轮廓线数组和层级信息,而忽略掉可能存在的拓扑结构信息。