skimage.measure.total_length在三维上用什么代替

skimage.measure.total_length是用于计算二维图像中所有对象的周长的函数。在三维图像中，可以使用skimage.measure.regionprops函数来计算三维图像中的对象的表面积和体积，并由此计算对象的周长。具体来说，可以使用regionprops函数计算对象的表面积和体积，然后根据对象的表面积和体积计算对象的周长。代码示例如下：

from skimage import measure
import numpy as np

# 生成一个三维图像
image = np.zeros((10, 10, 10), dtype=np.uint8)
image[3:7, 3:7, 3:7] = 1

# 计算对象的表面积和体积
props = measure.regionprops(image)

# 计算对象的周长
total_length = 0
for prop in props:
    surface_area = prop.area
    volume = prop.filled_volume
    total_length += (surface_area ** 1.5) / (36 * np.pi * volume ** 0.5)

print(total_length)

需要注意的是，在三维图像中，对象的周长的计算方法并不唯一，不同的方法可能会导致不同的结果。以上代码仅提供了一种计算方法，具体选择哪种方法需要根据实际情况决定。

相关问题

props=measure.regionprops(root_volume) total_length=0 for prop in props: surface_area=prop.area volume=prop.volume中，没有prop.volume，怎么办

如果您使用的是`regionprops`函数计算三维图像的属性，那么它不会返回体积（volume）这个属性。但是，您可以通过计算每个三维区域中像素值为1的像素数来估算其体积。以下是一个修改后的代码示例：

import numpy as np
from skimage import measure

root_volume = np.load('root_volume.npy') # load 3D root volume
root_volume = np.uint8(root_volume) # convert to uint8

props = measure.regionprops(root_volume)

total_length = 0
for prop in props:
    # calculate the estimated volume by counting the number of pixels with value 1
    volume = np.sum(prop.intensity_image == 1)
    surface_area = prop.area
    total_length += surface_area / volume

print('Total length of root system:', total_length)

这个示例代码将使用`measure.regionprops`函数计算三维根系图像的属性。然后，它将循环遍历每个三维区域，并计算估算的体积和表面积。最后，它将所有三维区域的表面积除以估算的体积，并将结果累加到总长度变量中。

请注意，这个方法是一种估算根系体积的方法，并且结果可能会有一定误差。如果您需要精确的结果，建议使用其他方法计算根系体积，例如基于等间距切片的积分方法或基于点云的方法。

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。