计算skeleton = medial_axis(blobs)中，skeleton的长度

在Python中，使用scikit-image库中的medial_axis函数可以计算出二值图像中的骨架。骨架是一条单像素宽的线，沿着二值图像中的中心轴线延伸。因此，skeleton变量的长度取决于骨架的像素数，可以使用Python中的len()函数计算得到。例如，下面的代码可以计算出骨架的长度：

from skimage.morphology import medial_axis
from skimage.io import imread

# 读取二值图像
image = imread('binary_image.png', as_gray=True)

# 计算骨架
skeleton = medial_axis(image)

# 计算骨架的长度
length = len(skeleton)

print('骨架的长度为：', length)

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计算skeleton = medial_axis(blobs)中，skeleton中的像素长度

在计算skeleton时，每个像素点都被视为一个线段的端点，而这个线段的长度是根据相邻像素点之间的距离来计算的。因此，skeleton中的像素长度是根据相邻像素点之间的距离来计算的。具体来说，可以使用欧几里得距离或曼哈顿距离来计算相邻像素点之间的距离，然后将所有线段的长度加起来即可得到skeleton中的像素长度。

计算skeleton = medial_axis(blobs)中，skeleton中的像素长度，用python写出来

可以使用scikit-image库中的 `skeletonize` 函数来计算二值图像中的骨架（skeleton），代码如下：

from skimage.morphology import skeletonize

# 假设已经读入了二值图像为blobs
skeleton = skeletonize(blobs)

# 计算skeleton中的像素长度
length = skeleton.sum()
print("骨架长度为：", length)

`skeletonize` 函数会返回一个与输入图像大小相同的布尔型数组，其中所有非零像素（即输入二值图像中的白色像素）被转换为骨架像素（即输出布尔数组中的True值）。因此，可以使用 `sum` 函数来计算骨架中的像素数量，即骨架长度。