如何对于已经提取出来的植物根系的二维序列图片,图片为450x512x512,分辨率为0.3mm,堆栈成三维图像,再去计算它的体积,举个详细的例子
时间: 2024-02-25 11:51:38 浏览: 32
对于已经提取出来的植物根系的二维序列图片,可以使用类似于numpy的数组来表示三维图像。假设我们已经将所有的图片存储在一个名为“images”的numpy数组中,其形状为(450, 512, 512),即450张512*512的图片。
由于这些图片是植物根系的二维序列图片,因此需要将它们转换为三维图像。可以使用类似于插值的方法,将每张二维图片沿着z轴复制多次,使其构成一个三维图像。假设我们要将每张二维图片复制4次,即每张二维图片之间插入3张相同的图片,可以使用以下代码来实现:
```
import numpy as np
from scipy.ndimage import zoom
# 将每张二维图片复制4次,形成三维图像
stacked_image = np.zeros((450 * 4, 512, 512))
for i in range(450):
stacked_image[i * 4:(i + 1) * 4] = zoom(images[i], (4, 1, 1))
# 查看堆叠后的三维图像的形状
print(stacked_image.shape)
```
此时,stacked_image将成为一个形状为(1800, 512, 512)的三维numpy数组,表示450张512*512的二维图片沿着z轴复制4次而构成的三维图像。
接下来,我们可以计算该三维图像的体积,假设每个像素的物理尺寸为0.3mm,则该三维图像的体积为:
```
volume = stacked_image.shape[0] * stacked_image.shape[1] * stacked_image.shape[2] * (0.3 ** 3)
print(volume)
```
这里使用了三维图像的形状以及每个像素的物理尺寸来计算体积,最终结果将以mm^3为单位。
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