def trim_with_mask(self, padding = 0): """ Trim the CT images with the mask. @padding (integer) A padding pixel size. The mask is expanded with the value and is used for trimming. """ self.checkMask() def getRange(ary, axis): v = np.max(ary, axis=tuple([i for i in range(3) if i != axis])) index = np.where(v) return (max(np.min(index)-padding, 0), min(np.max(index)+padding+1, ary.shape[axis])) r = [getRange(self.mask, axis = i) for i in range(3)] self.stack = self.stack[r[0][0]: r[0][1], r[1][0]: r[1][1], r[2][0]: r[2][1]] self.mask = self.mask[r[0][0]: r[0][1], r[1][0]: r[1][1], r[2][0]: r[2][1]] self.shape = self.stack.shape return请完整详细的解释每一行代码的意思
时间: 2023-06-04 09:03:04 浏览: 41
这段代码是一个函数,它的功能是根据给定的mask来裁剪CT(Computed Tomography)图像。下面是每一行代码的解释:
- def trim_with_mask(self, padding = 0): # 定义名为trim_with_mask的函数,该函数接收一个名为padding的参数,默认为0
- self.checkMask() # 检查mask是否存在,如果不存在则引发异常
- def getRange(ary, axis): # 定义名为getRange的函数,该函数接收两个参数:一个名为ary的数组,另一个是表示轴的参数(0,1,2)
- v = np.max(ary, axis=tuple([i for i in range(3) if i != axis])) # 计算ary输入数组的最大值,并且计算除了axis轴之外的所有轴的最大值
- index = np.where(v) # 返回v中非零元素的索引值
- return (max(np.min(index)-padding, 0), min(np.max(index) padding 1, ary.shape[axis])) # 返回索引的最小值和最大值
- r = [getRange(self.mask, axis = i) for i in range(3)] # 对mask的三个轴分别调用getRange函数,得到三个元组,组成一个列表
- self.stack = self.stack[r[0][0]: r[0][1], r[1][0]: r[1][1], r[2][0]: r[2][1]] # 根据得到的元组裁剪stack数组
- self.mask = self.mask[r[0][0]: r[0][1], r[1][0]: r[1][1], r[2][0]: r[2][1]] # 根据得到的元组裁剪mask数组
- self.shape = self.stack.shape # 更新裁剪后stack的形状信息