程序无法执行,提示'return' 在函数外部,修改程序img = cv2.imread('matrix.bmp', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) skeleton_3d = np.zeros((img.shape[0], img.shape[1], 10), dtype=np.uint8) for i in range(10): skeleton_3d[:, :, i] = img # 获取骨架线路径上的所有点,以及它们在三维数组中的坐标和宽度 skeleton_points = [] contours, hierarchy = cv2.findContours(img, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) cnt = contours[0] for i in range(len(cnt) - 1): p1 = cnt[i][0] p2 = cnt[i + 1][0] rr, cc, zz = line_nd(p1 + (0,), p2 + (9,)) for j in range(len(rr)): skeleton_points.append([rr[j], cc[j], zz[j], 1]) # 将每个点的坐标和宽度映射到三维数组中,得到一个三维点云 point_cloud = [] for point in skeleton_points: x, y, z, width = point point_cloud.append([x, y, z, width * 0.1]) point_cloud = np.array(point_cloud) # 使用Marching Cubes算法进行三维重建,并返回三维点云和重建得到的三角面片 verts, faces, _, _ = measure.marching_cubes(skeleton_3d, 0.1) return point_cloud, faces
时间: 2024-03-21 15:43:57 浏览: 58
抱歉,我之前没有注意到这个问题。这是因为 `return` 语句在函数外部,所以程序无法执行。为了解决这个问题,我们可以将整个程序封装在一个函数中,然后在函数内部使用 `return` 语句返回结果。下面是修改后的程序:
```python
import cv2
import numpy as np
from skimage import measure
def reconstruct_3d_skeleton(filename):
# 读取二维骨架图并将其沿着Z轴堆叠,得到一个三维数组
img = cv2.imread(filename, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
skeleton_3d = np.zeros((img.shape[0], img.shape[1], 10), dtype=np.uint8)
for i in range(10):
skeleton_3d[:, :, i] = img
# 获取骨架线路径上的所有点,以及它们在三维数组中的坐标和宽度
skeleton_points = []
contours, hierarchy = cv2.findContours(img, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
cnt = contours[0]
for i in range(len(cnt) - 1):
p1 = cnt[i][0]
p2 = cnt[i + 1][0]
rr, cc, zz = line_nd(p1 + (0,), p2 + (9,))
for j in range(len(rr)):
skeleton_points.append([rr[j], cc[j], zz[j], 1])
# 将每个点的坐标和宽度映射到三维数组中,得到一个三维点云
point_cloud = []
for point in skeleton_points:
x, y, z, width = point
point_cloud.append([x, y, z, width * 0.1])
point_cloud = np.array(point_cloud)
# 使用Marching Cubes算法进行三维重建,并返回三维点云和重建得到的三角面片
verts, faces, _, _ = measure.marching_cubes(skeleton_3d, 0.1)
return point_cloud, faces
```
这样,我们就可以通过调用 `reconstruct_3d_skeleton` 函数来实现重建,并且可以得到返回的结果。例如,下面的代码可以读取名为 `matrix.bmp` 的二维骨架图,进行三维重建,并将结果保存到 `point_cloud.npy` 和 `faces.npy` 文件中:
```python
point_cloud, faces = reconstruct_3d_skeleton('matrix.bmp')
np.save('point_cloud.npy', point_cloud)
np.save('faces.npy', faces)
```
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