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

首先，你需要安装一些必要的Python库，如numpy、scikit-image、scipy、pandas、matplotlib、napari等。然后，你可以按照以下步骤进行操作：

1. 读取所有的二值化图片，将它们放在一个numpy数组中。

import os
from skimage.io import imread

data_dir = "path/to/directory/containing/png/files"
file_names = os.listdir(data_dir)
file_names.sort() # 将文件名按照顺序排序
images = [imread(os.path.join(data_dir, file)) for file in file_names]
images = np.array(images)

2. 将所有的二值化图片堆叠成三维图像。

stacked_image = np.stack(images, axis=0)

3. 对三维图像进行骨架化。

from skimage.morphology import skeletonize_3d

skeleton = skeletonize_3d(stacked_image)

4. 计算三维根系的总长度。

from skan import csr

skeleton_graph, coordinates, degrees = csr.skeleton_to_csgraph(skeleton)
branch_data = csr.summarise(skeleton_graph)
total_length = branch_data['branch_length'].sum()

5. 可以使用napari可视化三维图像和骨架。

import napari

with napari.gui_qt():
    viewer = napari.view_image(stacked_image, name='Raw Image')
    viewer.add_labels(skeleton, name='Skeleton')

这样就可以完成对于利用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的操作。