python 修改nii.gz格式图像分辨率

时间: 2023-05-17 13:07:59 浏览: 69
可以使用 nibabel 库来读取和修改 nii.gz 格式的图像分辨率。具体的代码如下: ```python import nibabel as nib # 读取 nii.gz 格式的图像 img = nib.load('example.nii.gz') # 获取图像的头信息 header = img.header.copy() # 修改分辨率 header['pixdim'][1:4] = [1.0, 1.0, 1.0] # 保存修改后的图像 nib.save(img.get_fdata(), 'example_new.nii.gz', header=header) ``` 这段代码将 nii.gz 格式的图像的分辨率修改为 1x1x1。
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python 批量修改nii.gz格式图像分辨率

可以使用 SimpleITK 库来批量修改 nii.gz 格式图像的分辨率。以下是一个示例代码: ```python import SimpleITK as sitk import os input_dir = "/path/to/input/dir" output_dir = "/path/to/output/dir" new_spacing = (1.0, 1.0, 1.0) # 新的分辨率 for filename in os.listdir(input_dir): if filename.endswith(".nii.gz"): input_path = os.path.join(input_dir, filename) output_path = os.path.join(output_dir, filename) image = sitk.ReadImage(input_path) old_spacing = image.GetSpacing() new_size = [int(round(old_size * old_spacing / new_spacing)) for old_size in image.GetSize()] resample = sitk.ResampleImageFilter() resample.SetOutputSpacing(new_spacing) resample.SetSize(new_size) resample.SetOutputDirection(image.GetDirection()) resample.SetOutputOrigin(image.GetOrigin()) resample.SetTransform(sitk.Transform()) resample.SetInterpolator(sitk.sitkLinear) resampled_image = resample.Execute(image) sitk.WriteImage(resampled_image, output_path) ``` 这个代码会将 `input_dir` 目录下所有的 `.nii.gz` 文件的分辨率修改为 `(1.0, 1.0, 1.0)`,并保存到 `output_dir` 目录下。

如何用python批量调整.nii.gz格式的分辨率

你可以使用 SimpleITK 库来批量调整.nii.gz格式的分辨率。以下是一个示例代码: ```python import SimpleITK as sitk import os # 设置输入和输出文件夹路径 input_folder = "input_folder_path" output_folder = "output_folder_path" # 获取输入文件夹中所有.nii.gz文件的路径 input_files = [os.path.join(input_folder, f) for f in os.listdir(input_folder) if f.endswith(".nii.gz")] # 循环遍历每个输入文件,调整分辨率并保存到输出文件夹中 for input_file in input_files: # 读取输入文件 image = sitk.ReadImage(input_file) # 设置新的分辨率 new_spacing = [1.0, 1.0, 1.0] # 这里设置为1.0,你可以根据需要修改 # 调整分辨率 original_spacing = image.GetSpacing() original_size = image.GetSize() new_size = [int(round(original_size[0] * (original_spacing[0] / new_spacing[0]))), int(round(original_size[1] * (original_spacing[1] / new_spacing[1]))), int(round(original_size[2] * (original_spacing[2] / new_spacing[2])))] new_image = sitk.Resample(image, new_size, sitk.Transform(), sitk.sitkLinear, image.GetOrigin(), new_spacing, image.GetDirection(), 0.0, image.GetPixelID()) # 保存输出文件 output_file = os.path.join(output_folder, os.path.basename(input_file)) sitk.WriteImage(new_image, output_file) ``` 这个代码将读取输入文件夹中所有.nii.gz文件,将它们的分辨率调整为1.0,并保存到输出文件夹中。你可以根据需要修改分辨率的值。

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要在three.js中渲染nii.gz文件,您需要执行以下步骤: 1. 下载nii.gz文件。 2. 使用JavaScript解压缩nii.gz文件。您可以使用pako.js或其他解压缩库。 3. 读取解压缩后的文件数据。您可以使用JavaScript中的FileReader API。 4. 解析文件数据以获取需要的信息。 Nifti数据格式包含有关3D图像的元数据,例如图像尺寸,像素值等。 5. 在three.js中创建3D场景并将图像加载到纹理中。 6. 将纹理应用于3D模型。 以下是一个简单的代码示例,用于渲染nii.gz文件: javascript // Step 1: Download the nii.gz file const url = 'path/to/nii.gz'; const response = await fetch(url); const arrayBuffer = await response.arrayBuffer(); // Step 2: Unzip the nii.gz file const unzippedArrayBuffer = pako.inflate(arrayBuffer); // Step 3: Read the unzipped file data const fileReader = new FileReader(); fileReader.readAsArrayBuffer(unzippedArrayBuffer); fileReader.onload = () => { const data = new DataView(fileReader.result); // Step 4: Parse the file data to get the required information const dim1 = data.getInt16(42, true); const dim2 = data.getInt16(44, true); const dim3 = data.getInt16(46, true); const bitpix = data.getInt16(70, true); const vox_offset = data.getFloat32(108, true); // Step 5: Create a 3D scene and load the image into a texture const textureLoader = new THREE.DataTextureLoader(); const imageData = new Uint8Array(fileReader.result, vox_offset); const texture = textureLoader.load( URL.createObjectURL(new Blob([imageData])), () => { // Step 6: Apply the texture to a 3D model const geometry = new THREE.BoxBufferGeometry(dim1, dim2, dim3); const material = new THREE.MeshBasicMaterial({ map: texture }); const mesh = new THREE.Mesh(geometry, material); scene.add(mesh); } ); };
以下是可以用于读取nii.gz医学图像数据并进行3D数据展示的Python代码。需要安装vtk、simpleITK和pyqt5库。 import vtk import SimpleITK as sitk from PyQt5.QtCore import * from PyQt5.QtGui import * from PyQt5.QtWidgets import * class vtkWindow(QMainWindow): def __init__(self, parent=None): super(vtkWindow, self).__init__(parent) self.renderer = vtk.vtkRenderer() self.renWin = vtk.vtkRenderWindow() self.renWin.AddRenderer(self.renderer) self.iren = vtk.vtkRenderWindowInteractor() self.iren.SetRenderWindow(self.renWin) self.viewWidget = QVTKRenderWindowInteractor() self.vtkLayout = QHBoxLayout(self.viewWidget) self.vtkLayout.addWidget(self.iren) self.setCentralWidget(self.viewWidget) def show(self, *args, **kwargs): super(vtkWindow, self).show(*args, **kwargs) self.iren.Initialize() self.renWin.Render() def set_image(self, sitk_image): image_data = sitk.GetArrayFromImage(sitk_image) z, y, x = image_data.shape imageData = vtk.vtkImageData() imageData.SetDimensions(x, y, z) imageData.AllocateScalars(vtk.VTK_UNSIGNED_CHAR, 1) for i in range(z): for j in range(y): for k in range(x): imageData.SetScalarComponentFromDouble(k, j, i, 0, image_data[i][j][k]) image_actor = vtk.vtkImageActor() image_actor.SetInputData(imageData) self.renderer.AddActor(image_actor) self.renderer.ResetCamera() self.renWin.Render() if __name__ == "__main__": app = QApplication([]) vtk_win = vtkWindow() itk_image = sitk.ReadImage("path/to/nifti.gz") vtk_win.set_image(itk_image) vtk_win.show() app.exec_() 这里主要用到了vtkWindow类,该类负责创建VTK窗口,并同时与pyqt5窗口进行交互。set_image函数用于将simpleITK图像导入到VTK窗口中进行显示,主要调用了VTK中的vtkImageActor类将simpleITK中的图像转换为VTK图像进行显示。vtkWindow继承QMainWindow可以在其他需要显示场景窗口的位置嵌入vtk进去。

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