python里面marching_cubes函数中尺寸如何定义

在Python中，`marching_cubes`函数是用于进行三维体数据的等值面提取的函数。它可以根据给定的体数据和阈值，生成等值面的三角网格。

在`marching_cubes`函数中，尺寸的定义主要涉及两个方面：体数据的尺寸和网格的尺寸。

1. 体数据的尺寸：
体数据通常是一个三维数组，表示一个三维空间中的体素（voxel）数据。在`marching_cubes`函数中，体数据的尺寸通过数组的形状来定义，即`(depth, height, width)`。其中，`depth`表示体数据在深度方向上的大小，`height`表示体数据在高度方向上的大小，`width`表示体数据在宽度方向上的大小。

2. 网格的尺寸：
网格是由等值面生成的三角形组成的，其尺寸可以通过设置输出参数来定义。在`marching_cubes`函数中，可以通过设置参数`spacing`来指定网格的尺寸。`spacing`是一个长度为3的数组，表示在每个维度上网格单元的大小。例如，如果`spacing = (dx, dy, dz)`，则网格在x轴上的单元大小为dx，在y轴上的单元大小为dy，在z轴上的单元大小为dz。

需要注意的是，尺寸的定义应该与实际的体数据和需求相匹配，以确保正确的等值面提取和网格生成。

相关问题

extract_mesh.py: error: argument --use_marching_cubes: expected one argument

`extract_mesh.py: error: argument --use_marching_cubes: expected one argument` 这个错误提示是在运行 `extract_mesh.py` 脚本时遇到的问题，它表明命令行选项 `--use_marching_cubes` 需要一个具体的值作为参数。`marching cubes` 是一种常见的三维数据可视化技术，用于从密度函数中生成表面网格。在这种情况下，可能是用户尝试启用 marching cubes 功能但是没有提供必要的输入，比如指定一个阈值或一个特定的数据文件路径。

解决这个错误，你需要检查 `extract_mesh.py` 的文档或者命令行帮助信息，通常这类选项后面需要跟一个数值或者其他相关的配置项，例如：

python extract_mesh.py --use_marching_cubes <threshold_value>

或者

python extract_mesh.py --use_marching_cubes path/to/data_file.obj

这里 `<threshold_value>` 或 `path/to/data_file.obj` 应该替换为实际的值。

img = cv2.imread('gaussian.bmp', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) # 提取骨架线 skeleton = cv2.ximgproc.thinning(img) # 获取骨架线路径 contours, hierarchy = cv2.findContours(skeleton, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) cnt = contours[0] # 确定骨架线的宽度 width = 2 # 将骨架线离散化为一系列点 skeleton_points = [] for i in range(len(cnt) - 1): p1 = cnt[i][0] p2 = cnt[i + 1][0] rr, cc = line_nd(p1, p2) for j in range(len(rr)): skeleton_points.append([rr[j], cc[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_points, 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')

这段代码使用OpenCV和scikit-image库实现了三维重建。首先，使用OpenCV的`imread`函数读取名为'gaussian.bmp'的灰度图像。然后，使用OpenCV的`thinning`函数提取骨架线。接下来，使用`findContours`函数获取骨架线的轮廓。通过对骨架线进行离散化，得到一系列三维点。最后，使用`marching_cubes`函数对这些点进行三维重建，得到三维模型。最后，使用Matplotlib库绘制三维模型。

需要注意的是，在代码中使用了`line_nd`函数，这个函数不是Python内置函数，可能是自定义的函数。如果你想运行这段代码，请确保你已经定义了`line_nd`函数并且已经导入了必要的库。