L, num = measure.label(I, background=None, return_num=True, connectivity=2)
时间: 2023-07-03 14:15:00 浏览: 47
这是一个基于scikit-image库的图像分割函数,用于将输入图像I进行标记并返回标记数量和标记后的图像。其中,background参数指定要被认为是背景的像素值,如果为None则默认为图像中最小的像素值。connectivity参数指定标记时使用的连通性,2表示4邻域连通性。返回值L是一个与输入图像I大小相同的数组,表示每个像素的标记,num表示标记数量。
相关问题
B, L, n, M = measure.label(BO_skel, connectivity=1, return_num=True),ValueError: not enough values to unpack (expected 4, got 2)
这个错误通常是因为你尝试解包的变量数量与实际返回的数量不匹配。在这个例子中,measure.label() 函数只返回了两个值,但您尝试用四个变量来接收它们。
您可以尝试使用以下代码:
```
B, L = measure.label(BO_skel, connectivity=1, return_num=True)
```
这将只使用两个变量来接收返回值。如果您需要使用其他两个变量,您可以使用 None 表示它们不需要接收返回值:
```
B, L, _, _ = measure.label(BO_skel, connectivity=1, return_num=True)
```
这将使用四个变量来接收返回值,但将不需要的两个变量设置为 _,表示它们不需要接收返回值。
verts,_,_,_=measure.marching_cubes(root_stack,0) lengths=measure.mesh_edges(verts)如何修改
`measure.marching_cubes`函数返回的是一个包含顶点、三角形索引等信息的元组,因此你可以直接使用元组中的顶点信息计算网格的边数。以下是修改后的代码示例:
```
import skimage.measure as measure
verts, faces, _, _ = measure.marching_cubes(root_stack, 0)
num_edges = len(faces) # faces存储了三角形索引信息,因此它的长度即为网格的边数
print(num_edges)
```
注意,此处计算的是三角形网格的边数。如果你需要计算其他类型的网格边数,可以使用相应的计算方式。例如,对于四边形网格,可以将`faces`视为四边形索引,计算其长度并乘以4得到网格边数。
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