File "D:\Programming\envs\env_pytorch\Lib\site-packages\skimage\measure\_find_contours.py", line 128, in find_contours raise ValueError('Parameters "fully_connected" must be either ' ValueError: Parameters "fully_connected" must be either "high" or "low".

根据错误提示，`ValueError: Parameters "fully_connected" must be either "high" or "low"`，意味着在 `measure.find_contours` 函数中，`fully_connected` 参数只能设置为字符串 `"high"` 或 `"low"`。这是因为 `fully_connected` 参数在 `skimage` 1.0 版本中发生了变化，只能接受字符串参数 `"high"` 或 `"low"`，表示使用不同的连接方式。

例如，要使用 `"high"` 连接方式，可以这样调用 `measure.find_contours` 函数：

import numpy as np
from skimage import measure

# 创建一个 10 x 10 的二维矩阵
image = np.zeros((10, 10))

# 在矩阵上绘制一个三角形
image[2:8, 2:8] = np.tri(6, 6)

# 查找轮廓
contours = measure.find_contours(image, 0.5, fully_connected="high")

# 输出轮廓数量
print(len(contours))  # 2

注意，在 `skimage` 1.0 版本之前，`fully_connected` 参数可以设置为布尔值 `True` 或 `False`，表示使用 4-连接或 8-连接。如果你使用的是旧版本的 `skimage`，可以将 `fully_connected` 设置为布尔值。但是，建议使用最新版本的 `skimage` 并使用字符串 `"high"` 或 `"low"` 来设置 `fully_connected` 参数。