verts,_,_,_=measure.marching_cubes(root_stack,0) lengths=measure.mesh_edges(verts)如何修改

`measure.marching_cubes`函数返回的是一个包含顶点、三角形索引等信息的元组，因此你可以直接使用元组中的顶点信息计算网格的边数。以下是修改后的代码示例：

import skimage.measure as measure

verts, faces, _, _ = measure.marching_cubes(root_stack, 0)
num_edges = len(faces) # faces存储了三角形索引信息，因此它的长度即为网格的边数
print(num_edges)

注意，此处计算的是三角形网格的边数。如果你需要计算其他类型的网格边数，可以使用相应的计算方式。例如，对于四边形网格，可以将`faces`视为四边形索引，计算其长度并乘以4得到网格边数。

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verts,_,_,_=measure.marching_cubes_lewiner(root_stack,0) lengths=measure.mesh_edges(verts)如何修改

`measure.marching_cubes_lewiner`函数同样返回一个包含顶点、三角形索引等信息的元组，因此你可以直接使用元组中的顶点信息计算网格的边数。以下是修改后的代码示例：

import skimage.measure as measure

verts, faces, _, _ = measure.marching_cubes_lewiner(root_stack, 0)
num_edges = len(faces) # faces存储了三角形索引信息，因此它的长度即为网格的边数
print(num_edges)

同样需要注意，此处计算的是三角形网格的边数。如果你需要计算其他类型的网格边数，可以使用相应的计算方式。

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。