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)

这段代码使用了 Python 中的 NumPy 和 skimage 库，其中 NumPy 是用于数组运算的常用库，skimage 则是用于图像处理的常用库，其中 skeletonize 函数用于骨架提取。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算法获得，而在实现过程中，需要根据实际情况选择合适的最短路径算法和骨架提取算法，并进行适当的参数调整，以达到更好的效果。