程序运行提示ValueError: Input volume should be a 3D numpy array.，ValueError: Input volume should be a 3D numpy array.

这个错误提示表明输入的数组不是一个三维的NumPy数组。根据你的程序，这个错误可能是在调用`measure.marching_cubes`函数时发生的。`measure.marching_cubes`函数需要一个三维的NumPy数组作为输入。请检查你的输入数组是否符合要求。

如果你已经确定输入数组是三维的NumPy数组，那么可能是因为数组的数据类型不正确导致的。`measure.marching_cubes`函数只接受浮点数类型的数组作为输入。请检查你的输入数组的数据类型是否正确，如果不是，请将其转换为浮点数类型。你可以使用NumPy的`astype`方法来进行类型转换，例如：

skeleton_points = skeleton_points.astype(np.float32)

这将把`skeleton_points`数组中的所有元素的数据类型转换为`np.float32`。

相关问题

输入图像为二值图像提取出来的骨架图像，程序运行提示ValueError: Input volume should be a 3D numpy array.，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')

根据你的代码，`measure.marching_cubes`函数的输入应该是一个三维的NumPy数组。但是，你的代码中并没有对骨架线图像进行任何的三维处理，所以它不是一个三维的NumPy数组。

如果你想对二维图像进行三维重建，你需要将二维图像转换为三维的形式。一种简单的方法是将二维图像沿着Z轴进行堆叠，得到一个三维的数据集。你可以使用NumPy的`stack`函数来实现这个操作，例如：

img = cv2.imread('gaussian.bmp', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
skeleton = cv2.ximgproc.thinning(img)
contours, hierarchy = cv2.findContours(skeleton, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
cnt = contours[0]
width = 2

# 将二维骨架图沿着Z轴堆叠，得到一个三维数组
skeleton_3d = np.zeros((skeleton.shape[0], skeleton.shape[1], 10), dtype=np.uint8)
for i in range(10):
    skeleton_3d[:, :, i] = skeleton

# 获取骨架线路径
skeleton_points = []
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], 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_3d, 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')

在上面的代码中，我首先将二维的骨架图像`skeleton`沿着Z轴堆叠了10层，得到一个三维的数组`skeleton_3d`。注意，这里我假设了你的输入图像高度为10，如果不是，请将10改为合适的值。然后，我对`skeleton_3d`数组进行了三维重建，得到了`verts`和`faces`。最后，我使用Matplotlib库绘制了三维模型。

需要注意的是，由于我在`skeleton_points`数组中加入了第四个元素，表示骨架线的宽度，所以在`marching_cubes`函数中的第二个参数应该是一个小于1的浮点数，例如0.1。另外，在对二维骨架图进行离散化时，我使用了`(0,)`和`(9,)`来给p1和p2添加了一个Z坐标，这个坐标的取值范围是0到9，对应着`skeleton_3d`数组的第三个维度的取值范围。

ValueError: Input vector should be 1-D.

This error occurs when you try to pass a multi-dimensional array or a nested list as input to a function or method that expects a 1-dimensional array.

For example, if you have a 2-dimensional array like this:

my_array = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]

And you try to pass it to a function that expects a 1-dimensional array:

my_function(my_array)

You will get a ValueError with the message "Input vector should be 1-D."

To fix this error, you need to flatten the array or list into a 1-dimensional array before passing it to the function. You can use the numpy.flatten() method to do this for numpy arrays, or the itertools.chain() method for nested lists.