如何对于利用ct成像，已经提取出来的植物根系的二值化图片，图片为450张512x512的，图片为png格式，图片分辨率为0.3mm，将它堆栈成三维图像，三维骨架化以后，再去计算三维根系的总长度，利用3.8版本python，举个详细的例子

好的，这个问题和上一个问题基本一致，只是需要在骨架化之前将图像堆叠成三维图像。以下是完整的代码：

import numpy as np
from skimage import io, morphology
from skimage.measure import label, regionprops

# 读取PNG文件并堆叠成三维图像
stack = []
for i in range(1, 451):
    img = io.imread(f"root_{i}.png")
    stack.append(img)
volume = np.stack(stack)

# 二值化图像并进行三维骨架化
binary = volume > 0
skeleton = morphology.skeletonize_3d(binary)

# 计算每个根部的长度并将其添加到列表中
lengths = []
for region in regionprops(label(skeleton)):
    length = np.sqrt((region.coords[0][0] - region.coords[-1][0]) ** 2 +
                     (region.coords[0][1] - region.coords[-1][1]) ** 2 +
                     (region.coords[0][2] - region.coords[-1][2]) ** 2) * 0.3
    lengths.append(length)

# 输出总长度
total_length = sum(lengths)
print(f"Total length of root system: {total_length:.2f} mm")

这段代码将读取PNG文件并将它们堆叠成三维图像。接下来，它将对图像进行二值化和三维骨架化。最后，它将计算每个根部的长度，并输出骨架化根系的总长度。请注意，在这个例子中，我们假设每个像素的大小为0.3mm。您需要根据自己的实际情况调整这个值。