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程序无法执行,提示'return' 在函数外部,修改程序img = cv2.imread('matrix.bmp', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) skeleton_3d = np.zeros((img.shape[0], img.shape[1], 10), dtype=np.uint8) for i in range(10): skeleton_3d[:, :, i] = img # 获取骨架线路径上的所有点,以及它们在三维数组中的坐标和宽度 skeleton_points = [] contours, hierarchy = cv2.findContours(img, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) cnt = contours[0] 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], 1]) # 将每个点的坐标和宽度映射到三维数组中,得到一个三维点云 point_cloud = [] for point in skeleton_points: x, y, z, width = point point_cloud.append([x, y, z, width * 0.1]) point_cloud = np.array(point_cloud) # 使用Marching Cubes算法进行三维重建,并返回三维点云和重建得到的三角面片 verts, faces, _, _ = measure.marching_cubes(skeleton_3d, 0.1) return point_cloud, faces

时间: 2024-03-21 18:43:57 浏览: 158
抱歉,我之前没有注意到这个问题。这是因为 `return` 语句在函数外部,所以程序无法执行。为了解决这个问题,我们可以将整个程序封装在一个函数中,然后在函数内部使用 `return` 语句返回结果。下面是修改后的程序: ```python import cv2 import numpy as np from skimage import measure def reconstruct_3d_skeleton(filename): # 读取二维骨架图并将其沿着Z轴堆叠,得到一个三维数组 img = cv2.imread(filename, cv2.IMREAD_GRAYSCALE) skeleton_3d = np.zeros((img.shape[0], img.shape[1], 10), dtype=np.uint8) for i in range(10): skeleton_3d[:, :, i] = img # 获取骨架线路径上的所有点,以及它们在三维数组中的坐标和宽度 skeleton_points = [] contours, hierarchy = cv2.findContours(img, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) cnt = contours[0] 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], 1]) # 将每个点的坐标和宽度映射到三维数组中,得到一个三维点云 point_cloud = [] for point in skeleton_points: x, y, z, width = point point_cloud.append([x, y, z, width * 0.1]) point_cloud = np.array(point_cloud) # 使用Marching Cubes算法进行三维重建,并返回三维点云和重建得到的三角面片 verts, faces, _, _ = measure.marching_cubes(skeleton_3d, 0.1) return point_cloud, faces ``` 这样,我们就可以通过调用 `reconstruct_3d_skeleton` 函数来实现重建,并且可以得到返回的结果。例如,下面的代码可以读取名为 `matrix.bmp` 的二维骨架图,进行三维重建,并将结果保存到 `point_cloud.npy` 和 `faces.npy` 文件中: ```python point_cloud, faces = reconstruct_3d_skeleton('matrix.bmp') np.save('point_cloud.npy', point_cloud) np.save('faces.npy', faces) ```
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import cv2 import os import numpy as np #如果有必要,可以增加其他函数完成任务。可在此添加实现代码 # ********** Begin *********# # ********** End **********# def Test(dir,training_image_matrix, class_vector, k): #测试dir所指的测试集目录下的所有图片,并统计测试结果 # 请在此添加实现代码 # # ********** Begin *********# # ********** End **********#本关任务:上一关我们完成了一个K-近邻算法的分类器,本关的任务就是测试这个分类器的效果。 相关知识 课程视频《SAR图像处理 - 目标识别测试与分析》 编程要求 在目录SAR_ATR/testing1和SAR_ATR/testing2下有着和SAR_ATR/training相同的三个目录,是要用来测试的两个测试集。 请在右侧编辑器的Test函数中,读取参数dir,对所指定测试集的图像进行分类,并记录每一种类型分类的正确数与正确率,以及总的正确数和正确率,最后将这些内容输出出来,输出格式见测试说明。 与上一关一样,训练集的数据由评测系统读取并传递给Test函数,这个函数的各个参数的含义也与上一关一样。 输入数据由评测系统读取,并传递给Test函数,期间产生的输出将与规定的输出进行比较,具体要求详见测试说明。 测试说明 #读取数据的代码省略 dir = input() usr.KNN_Classify(dir,trains,classes,3) 如果输入: SAR_ATR/testing1 那么应该得到的输出是: BMP-2: 116/126 , 92.1% BTR-70: 93/108 , 86.1% T-72: 108/127 , 85.0% 总: 317/361 , 87.8% 前三行每一行的格式为<类型>: <正确数>/<总数> , <正确率>,其中正确率以百分制表示,并保留一位小数(百分制下)。 第四行是汇总,是前三行的数据的综合,格式与前三行相同。

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