计算skeleton = medial_axis(blobs)中，skeleton中的像素长度

时间: 2023-08-31 18:05:44 浏览: 155
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获取图片某点的像素值

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在计算skeleton时，每个像素点都被视为一个线段的端点，而这个线段的长度是根据相邻像素点之间的距离来计算的。因此，skeleton中的像素长度是根据相邻像素点之间的距离来计算的。具体来说，可以使用欧几里得距离或曼哈顿距离来计算相邻像素点之间的距离，然后将所有线段的长度加起来即可得到skeleton中的像素长度。
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3. **距离变换法**：通过计算图像中每个像素到最近背景像素的距离，然后通过阈值处理得到骨架。 4. **细化算法**：如Medial Axis Transform（MAT）和Thinning算法，它们迭代地去除不重要的像素，直到剩余的像素形成...

计算skeleton = medial_axis(blobs)中，skeleton中的像素长度，用python写出来

# 计算skeleton中的像素长度 length = skeleton.sum() print("骨架长度为：", length) skeletonize 函数会返回一个与输入图像大小相同的布尔型数组，其中所有非零像素（即输入二值图像中的白色像素）被转换为...

计算skeleton = medial_axis(blobs)中，skeleton的长度

在Python中，使用scikit-image库中的medial_axis函数可以计算出二值图像中的骨架。骨架是一条单像素宽的线，沿着二值图像中的中心轴线延伸。因此，skeleton变量的长度取决于骨架的像素数，可以使用Python中的len()...

计算skeleton = medial_axis(blobs)中，skeleton连成线的长度，用python写出来

可以使用scikit-image的函数measure.find_contours来找到skeleton的轮廓线，然后计算轮廓线的长度即可。具体代码如下： python from skimage import ...如果skeleton中有多个分支，需要对每个分支分别计算长度。

针对skeleton = medial_axis(blobs)，删除skeleton中特定长度的分支，并使用python

在这个函数中，我们首先使用medial_axis函数计算给定二进制图像的中轴线。然后，我们使用label和regionprops函数来标记中轴线的连通区域，并获取每个区域的属性。接下来，我们循环遍历每个区域，如果它的长度小于min...

skel, distance = morphology.medial_axis(img, return_distance=True) # 图片细化（骨架提取） dist_on_skel = distance * skel # dist_on_skel = dist_on_skel.astype(np.uint8) * 255 cv2.imwrite("skeleton_gaussian_1.bmp", dist_on_skel)

2. 接着，利用OpenCV库的morphology模块中的medial_axis函数对图像进行细化操作，得到细化后的骨架图像（变量skel）以及每个像素点到骨架的距离（变量distance）。 3. 然后，将距离信息乘以骨架图像，得到每个像素...

from skimage.morphology import skeletonize_3d from skimage import data # Load the 3D data points data = data.binary_blobs(length=100, blob_size_fraction=0.1, n_dim=3) # Convert the data points to a binary image binary_image = data.astype(bool) # Generate the distance map distance_map = ndimage.distance_transform_edt(binary_image) # Threshold the distance map thresholded_distance_map = (distance_map > 0) & (distance_map < 10) # Skeletonize the thresholded distance map skeleton = skeletonize_3d(thresholded_distance_map)对这段代码采用matplotlib进行可视化

好的，您可以尝试使用以下代码来可视化这段...这段代码使用了matplotlib库中的3D可视化功能，将原始的二进制图像和骨架图像在三维空间中显示出来。其中，红色的点表示二进制图像中的非零点，蓝色的线条表示骨架图像。

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)

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。

他出现了import numpy as np from skimage.morphology import skeletonize # 计算可达矩阵 def get_reachable_matrix(adj_matrix): n = adj_matrix.shape[0] reachable_matrix = np.zeros((n, n)) for k in range(n): for i in range(n): for j in range(n): if adj_matrix[i][k] and adj_matrix[k][j]: reachable_matrix[i][j] = 1 return reachable_matrix # 骨架提取 def skeleton_extraction(reachable_matrix): skeleton_matrix = skeletonize(reachable_matrix) return skeleton_matrix.astype(np.uint8) # 示例 adj_matrix = np.array([[0, 1, 1, 0], [1, 0, 1, 0], [1, 1, 0, 1], [0, 0, 1, 0]]) reachable_matrix = get_reachable_matrix(adj_matrix) skeleton_matrix = skeleton_extraction(reachable_matrix) print(skeleton_matrix)

这段代码的作用是实现了一个简单的骨架提取示例，其中输入是一个邻接矩阵 adj_matrix，输出是其对应的骨架矩阵 skeleton_matrix。 值得注意的是，在实际应用中，邻接矩阵 adj_matrix 可以通过图像处理或计算机视觉...

运行时出现了错误，错误是import numpy as np from skimage.morphology import skeletonize # 计算可达矩阵 def get_reachable_matrix(adj_matrix): n = adj_matrix.shape[0] reachable_matrix = np.zeros((n, n)) for k in range(n): for i in range(n): for j in range(n): if adj_matrix[i][k] and adj_matrix[k][j]: reachable_matrix[i][j] = 1 return reachable_matrix # 骨架提取 def skeleton_extraction(reachable_matrix): skeleton_matrix = skeletonize(reachable_matrix) return skeleton_matrix.astype(np.uint8) # 示例 adj_matrix = np.array([[0, 1, 1, 0], [1, 0, 1, 0], [1, 1, 0, 1], [0, 0, 1, 0]]) reachable_matrix = get_reachable_matrix(adj_matrix) skeleton_matrix = skeleton_extraction(reachable_matrix) print(skeleton_matrix)，该怎么办

您可以通过以下命令在终端中安装这两个库： python pip install numpy pip install scikit-image 如果您使用的是 Anaconda 环境，可以使用以下命令安装这两个库： python conda install numpy conda ...

解释 tree = KDTree(points3D[:, :2]) with open("./voc/skelon/3d/"+file, 'w', encoding='utf-8') as f1: for y in range(skeleton.shape[0]): for x in range(skeleton.shape[1]): if skeleton[y][x] == 255: # 寻找离某二维点最近的三维点 x_axis_coord, y_axis_coord = transform_xy(x, y) query_point = [x_axis_coord, y_axis_coord] dist, index = tree.query(query_point) #把所找的每个点的三维坐标以txt文本格式保存 f1.write(str(points3D[index][0])+" "+ str(points3D[index][1])+" "+ str(points3D[index][2])+" "+'\n')

这段代码的作用是将一个二维的图像骨架（skeleton）映射到三维空间中的点云（points3D）。具体地，它首先用二维坐标作为查询点，在三维点云中找到离该点最近的点，并把该点的三维坐标写入一个文本文件中。其中，KD...

程序提示ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (177,326) (177,)，def reconstruct_3d_skeleton(filename): # 读取二维骨架图像 skeleton_img = cv2.imread('skeleton_gaussian.bmp', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) # 读取含有高度信息的图像 height_img = cv2.imread('median_high.bmp', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) # 将二维骨架图和高度信息图像沿着Z轴堆叠，得到一个三维数组 skeleton_3d = np.zeros((skeleton_img.shape[0], skeleton_img.shape[1], height_img.shape[1]), dtype=np.uint8) for i in range(height_img.shape[1]): skeleton_3d[:, :, i] = skeleton_img skeleton_3d[:, :, i] = skeleton_3d[:, :, i] * height_img[:, i] # 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(skeleton_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 + (height_img.shape[1] - 1,)) 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]) point_cloud = np.array(point_cloud) # 使用Marching Cubes算法进行三维重建 verts, faces, _, _ = measure.marching_cubes(skeleton_3d, 0.1) # 返回三维点云 return point_cloud

但是我注意到你仅仅对点云的width属性进行了修改，还有可能出现这个错误的原因是在高度信息图像(height_img)和二维骨架图像(skeleton_img)的形状不一致，但这个错误不会在这段代码中引发异常。因此，建议你检查一下...

程序运行提示IndexError: list index out of range，修改程序with open('image_skeleton_1.txt', 'r') as f: data = [] data_1 = [] for line in f: if line.strip(): # 去掉空行 line = line.strip().split()[0] # 只取第一列数据 if line not in data: data.append(line) for line_1 in f: if line_1.strip(): # 去掉空行 line_1 = line_1.strip().split()[1] # 只取第一列数据 if line_1 not in data_1: data_1.append(line_1) data = sorted([float(d) for d in data]) range_length = data[-1] - data[0] interval_length = range_length / 2 interval_1 = (data[0], data[0] + interval_length) interval_2 = (interval_1[1], data[-1]) data_1 = sorted([float(c) for c in data_1]) range_length_1 = data_1[-1] - data_1[0] interval_length_1 = range_length_1 / 3 interval_4 = (data_1[0], data_1[0] + interval_length_1) interval_5 = (interval_4[1], interval_4[1] + interval_length_1) interval_6 = (interval_5[1], data_1[-1])

问题出现在第二个for循环中，因为在第一个for循环中，f文件指针已经到达了文件末尾，所以在第二个for循环中没有数据可以读取，导致了IndexError: list index out of range错误。可以将第一个for循环读取的数据保存到...

请用Python语言写一个代码，可以用来计算裂缝图像中裂缝的长度和宽度。步骤如下： 1.首先对输入的图片进行二值化 2.然后找出并标记所有连通域 3.利用medial_axis()函数对每个连通域提取骨架，然后计算骨架长度，绘制并保存提取后的骨架图像 4.分别获得每个骨架上的所有点，然后计算每一点到两边轮廓边缘的法向量的长度相加得到裂缝宽度。 5.分别输出每个裂缝的长度和最大宽度

skeleton = cv2.medial_axis(cnt, return_distance=False) # 计算骨架长度 length = 0 for i in range(len(skeleton)-1): length += np.sqrt(np.sum((skeleton[i]-skeleton[i+1])**2)) lengths.append(length)...

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')

这段代码使用OpenCV和scikit-image...需要注意的是，在代码中使用了line_nd函数，这个函数不是Python内置函数，可能是自定义的函数。如果你想运行这段代码，请确保你已经定义了line_nd函数并且已经导入了必要的库。

G_DBUS_OBJECT_SKELETON_FLAGS_NONE undeclared (first use in this function); did you mean ‘G_DBUS_INTERFACE_SKELETON_FLAGS_NONE’?

抱歉，我之前的回答中有一个错误。正确的标志应该是 GUS_INTERFACE_SKELETON_FLAGS_NONE，而不是 G_DBUS_OBJECT_SKELETON_FLAGS_NONE。 以下是修后的示例代码： c #include #include #include // D-Bus...

程序运行提示ValueError: not enough values to unpack (expected 3, got 2)，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')

在这个代码中，可能是在调用 cv2.findContours 函数时出现了这个错误。 cv2.findContours 函数返回两个值，一个是轮廓线的数组，另一个是轮廓线的层级信息。如果你使用的是 OpenCV 4 或更高版本，可能返回的是三个...
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