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

以下是一个基于Python语言的代码，可以用来计算裂缝图像中裂缝的长度和宽度：

import numpy as np
import cv2

# 读入图像并进行二值化处理
img = cv2.imread('crack.jpg', 0)
ret, thresh = cv2.threshold(img, 100, 255, cv2.THRESH_BINARY)

# 找出并标记所有连通域
output = cv2.connectedComponentsWithStats(thresh, 8, cv2.CV_32S)
num_labels = output[0]
labels = output[1]
stats = output[2]

# 循环遍历每个连通域
for i in range(1, num_labels):
    # 利用medial_axis()函数提取骨架
    temp = np.zeros(img.shape, np.uint8)
    temp[labels == i] = 255
    skel = cv2.medialAxis(temp)

    # 计算骨架长度并绘制保存提取后的骨架图像
    length = np.sum(skel == 255)
    print("Crack %d length: %d" % (i, length))
    cv2.imwrite("crack_skeleton_%d.jpg" % i, skel)

    # 获得骨架上所有点
    points = np.transpose(np.nonzero(skel == 255))

    # 计算每个点到两边轮廓边缘的法向量的长度
    width = []
    for point in points:
        # 计算法向量
        dx = cv2.Sobel(skel, cv2.CV_32F, 1, 0, ksize=3)
        dy = cv2.Sobel(skel, cv2.CV_32F, 0, 1, ksize=3)
        mag = np.sqrt(dx**2 + dy**2)
        dx = np.divide(dx, mag, out=np.zeros_like(dx), where=mag!=0)
        dy = np.divide(dy, mag, out=np.zeros_like(dy), where=mag!=0)
        normal = np.array([-dy[point[0]][point[1]], dx[point[0]][point[1]]])

        # 计算法向量长度
        left = np.array([point[0]-normal[0], point[1]-normal[1]])
        right = np.array([point[0]+normal[0], point[1]+normal[1]])
        left_distance = cv2.pointPolygonTest(points, tuple(left), False)
        right_distance = cv2.pointPolygonTest(points, tuple(right), False)
        width.append(abs(left_distance) + abs(right_distance))

    # 输出裂缝的长度和最大宽度
    print("Crack %d maximum width: %.2f" % (i, max(width)))

需要注意的是，以上代码仅可用于计算二值图像中的裂缝长度和宽度，如果需要计算彩色图像中的裂缝长度和宽度，需要先将彩色图像转换为灰度图像并进行二值化处理。