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。

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库实现了三维重建。首先，使用OpenCV的`imread`函数读取名为'gaussian.bmp'的灰度图像。然后，使用OpenCV的`thinning`函数提取骨架线。接下来，使用`findContours`函数获取骨架线的轮廓。通过对骨架线进行离散化，得到一系列三维点。最后，使用`marching_cubes`函数对这些点进行三维重建，得到三维模型。最后，使用Matplotlib库绘制三维模型。

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。