我的输入2D投影是0 120 240的三张png格式

如果你有三张PNG格式的2D投影图像，它们分别对应的是CT扫描的不同角度（比如0度、120度和240度），你可以按照以下步骤将它们转换成适合Astra库的处理格式，并进行反投影重建：

1. **读取并预处理图像**：
使用Python的图像处理库，如`PIL`（Python Imaging Library）或`OpenCV`来读取PNG图片。将每个图片的颜色通道转为灰度，因为CT图像通常是以灰度表示。

   from PIL import Image

   projections = []
   for angle in [0, 120, 240]:
       img_path = f'projection_{angle}.png'
       with Image.open(img_path) as img:
           grayscale_img = img.convert("L")
           data = np.array(grayscale_img, dtype=np.uint8)  # 转换为灰度值的numpy数组
       projections.append(data)

2. **将图像数据整理为一维数组**：
将每张图像的数据合并到一个大数组中，以便后续处理。

   stacked_projections = np.concatenate(projections, axis=1)

3. **创建Astra工作流**：
同样按照前面的步骤，创建Astra工作流，并设置数据形状。

4. **将图像数据分配给Astra**：
将预处理的图像数据作为`VolumeData`实例的data属性。

   volume_data.data = stacked_projections

5. **执行反投影**：
进行反投影操作，注意需要根据实际情况更新投影几何信息。

6. **保存结果**：
反投影完成后，可以将结果保存为一个新的2D或3D图像。

注意，由于你提供的图片数据不是标准的CT投影数据格式（通常包含的是径向采样的线性数据），所以直接用这种方法可能会导致一些偏差。你可能需要先进行一些额外的处理，例如将图片转换为径向数据或者使用专门的软件工具进行预处理。