python语言radiomics库提取2d图像特征，mask为全图，具体代码是什么

Radiomics是一种用于量化医学影像中肿瘤的复杂结构特征的技术，Python中的`pyradiomics`库是一个常用的工具，用于从二维（2D）图像及其掩码中提取这些特征。如果你想要对整个图像进行分析，并且掩码是全图，即没有特定区域的限制，通常不需要提供单独的掩码作为输入。

以下是一个简单的示例，展示如何使用`pyradiomics`提取2D图像特征：

from pyradiomics import getFeatureClass, getFeatureNames, extractFeatures

# 假设你已经有了名为image和label的二维numpy数组，分别代表图像数据和全图掩码
import numpy as np

image = ... # 你的2D图像数据
label = ... # 全部为1的全图掩码 (0表示背景，1表示感兴趣的区域)

# 定义要提取的特征类别（例如GLCM、Gabor等）
feature_class = 'firstorder'

# 获取该类别下的所有可用特征名称
feature_names = getFeatureNames(feature_class)

# 提取特征
features = {}
for feature_name in feature_names:
    try:
        features[feature_name] = extractFeatures(image=image, labels=label, featureClass=feature_class,.featureName=feature_name)
    except Exception as e:
        print(f"Error extracting {feature_name}: {e}")

print("Extracted 2D image features:")
for key, value in features.items():
    print(f"{key}: {value}")

注意，`pyradiomics`库需要安装并配置才能正常工作，你可以通过pip进行安装：

pip install pyradiomics