如何对于利用ct成像,已经提取出来的植物根系的二值化图片,图片为450张512x512的,图片为png格式,图片分辨率为0.3mm,将它堆栈成三维图像,三维骨架化以后,再去计算三维根系的总长度,利用3.8版本python,举个详细的例子
时间: 2024-02-27 09:56:03 浏览: 23
好的,以下是一个基于Python 3.8的详细例子,用于将450张512x512的PNG格式二值化图片堆栈成三维图像,进行三维骨架化和计算三维根系的总长度:
1. 导入必要的库和模块
```python
import os
import numpy as np
import skimage.io as io
from skimage import morphology, measure
from scipy import ndimage
```
2. 读取二值化图片并堆栈
```python
# 设置图片文件夹路径和文件名
folder_path = r"your_folder_path"
file_names = os.listdir(folder_path)
file_names.sort()
# 读取第一张图片,并获取图片尺寸
img = io.imread(os.path.join(folder_path, file_names[0]))
img_shape = img.shape
img_stack = np.zeros((len(file_names), img_shape[0], img_shape[1]), dtype=np.uint8)
# 读取所有图片并堆栈
for i, file_name in enumerate(file_names):
img = io.imread(os.path.join(folder_path, file_name))
img_stack[i] = img
# 确认堆栈后的形状
print(f"Image stack shape: {img_stack.shape}")
```
3. 进行三维骨架化
```python
# 进行三维骨架化
skel = morphology.skeletonize_3d(img_stack)
# 确认骨架化后的形状
print(f"Skeleton shape: {skel.shape}")
```
4. 计算三维根系的总长度
```python
# 计算根系的总长度
distances = ndimage.distance_transform_edt(skel)
total_length = np.sum(distances)
# 输出根系的总长度
print(f"Total root length: {total_length} mm")
```
希望以上例子能够帮助你解决问题!