gaussian.bmp是一个二值图像，程序运行提示ValueError: Buffer has wrong number of dimensions (expected 2, got 3)，程序如下img = cv2.imread('gaussian.bmp') skel, distance = morphology.medial_axis(img, return_distance=True) # 图片细化（骨架提取） dist_on_skel = distance * skel cv2.imwrite("skeleton_gaussian_1.bmp", dist_on_skel)

如果您的图像是一个二值图像（即只有黑白两种颜色），那么出现这个错误可能是因为OpenCV读入图像时默认是以三通道的方式读入的。因此，您需要把读入的图像转换为单通道的二值图像，才能传递给morphology.medial_axis函数进行处理。

下面是一种可能的解决方案：

import cv2
import numpy as np
from skimage import morphology

# 读入图像并转换为单通道二值图像
img = cv2.imread('gaussian.bmp', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 图像细化（骨架提取）
skel, distance = morphology.medial_axis(img, return_distance=True)

# 计算每个像素到骨架的距离
dist_on_skel = distance * skel

# 将结果转换为图像并保存
cv2.imwrite("skeleton_gaussian_1.bmp", dist_on_skel.astype(np.uint8) * 255)

这个代码中，我们使用OpenCV的imread函数读入图像，并使用灰度模式读入。这样，我们读入的图像就是单通道的。然后，我们使用morphology.medial_axis函数进行骨架提取，计算每个像素到骨架的距离，并将结果输出为图像。注意，最后我们将数据类型转换为uint8，并乘以255，以便将距离映射到0-255的灰度级范围内。