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，您需要安装以下Python库：

- NumPy：用于处理数组数据
- OpenCV：用于图像处理
- scikit-image：用于图像处理和三维重构
- mahotas：用于三维骨架化

您可以使用以下命令安装这些库：

pip install numpy opencv-python scikit-image mahotas

然后，您可以按照以下步骤进行操作：

1. 导入必要的库

import cv2
import numpy as np
from skimage import measure
import mahotas

2. 读取所有图片并堆叠成三维数组

images = []
for i in range(1, 451):
    filename = f"root_{i}.png"
    img = cv2.imread(filename, 0)
    images.append(img)
    
stacked = np.stack(images, axis=0)

3. 对三维图像进行阈值处理和形态学操作，以提取根系

# 阈值处理
threshold = 150
binary = np.zeros_like(stacked)
binary[stacked > threshold] = 1

# 形态学操作
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE, (3, 3, 3))
morphed = cv2.morphologyEx(binary, cv2.MORPH_OPEN, kernel, iterations=3)

4. 使用scikit-image库的marching_cubes_lewiner函数将二值化图像转换为三维网格

verts, faces, _, _ = measure.marching_cubes_lewiner(morphed)

5. 使用mahotas库的skeletonize_3d函数对三维网格进行骨架化

skeleton = mahotas.skeletonize_3d(morphed)

6. 计算三维根系的总长度

# 计算每个骨架化像素之间的欧几里得距离
distances = np.sqrt(np.sum(np.square(np.diff(np.argwhere(skeleton), axis=0)), axis=1))

# 将所有距离相加以获得总长度
total_length = np.sum(distances)

完整的代码示例：

import cv2
import numpy as np
from skimage import measure
import mahotas

# 读取所有图片并堆叠成三维数组
images = []
for i in range(1, 451):
    filename = f"root_{i}.png"
    img = cv2.imread(filename, 0)
    images.append(img)
    
stacked = np.stack(images, axis=0)

# 阈值处理
threshold = 150
binary = np.zeros_like(stacked)
binary[stacked > threshold] = 1

# 形态学操作
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE, (3, 3, 3))
morphed = cv2.morphologyEx(binary, cv2.MORPH_OPEN, kernel, iterations=3)

# 将二值化图像转换为三维网格
verts, faces, _, _ = measure.marching_cubes_lewiner(morphed)

# 对三维网格进行骨架化
skeleton = mahotas.skeletonize_3d(morphed)

# 计算每个骨架化像素之间的欧几里得距离
distances = np.sqrt(np.sum(np.square(np.diff(np.argwhere(skeleton), axis=0)), axis=1))

# 将所有距离相加以获得总长度
total_length = np.sum(distances)

print(f"根系的总长度为：{total_length}")