对PET的nii图像进行插值成256×256×256并保存代码

好的，以下是对PET的nii图像进行插值成256×256×256并保存的Python代码示例：

import nibabel as nib
import numpy as np

# 读取原始的nii文件
img = nib.load('original.nii')
data = img.get_fdata()

# 获取原始数据的形状和分辨率
original_shape = data.shape
original_spacing = img.header.get_zooms()

# 计算插值后的分辨率和形状
new_spacing = tuple([x*y/z for x,y,z in zip(original_spacing, original_shape, (256,256,256))])
new_shape = tuple([int(np.round(x*y/z)) for x,y,z in zip(original_shape, original_spacing, new_spacing)])

# 进行插值
new_data = np.zeros(new_shape)
for i in range(new_shape[0]):
    slice_2d = data[:, :, int(i/original_shape[0]*new_shape[0])]
    slice_2d_resized = cv2.resize(slice_2d, (new_shape[1], new_shape[2]), interpolation=cv2.INTER_LINEAR)
    new_data[i,:,:] = slice_2d_resized

# 保存插值后的nii文件
new_img = nib.Nifti1Image(new_data, img.affine)
nib.save(new_img, 'interpolated.nii')

解释一下代码的逻辑：

1. 首先使用nibabel库读取原始的nii文件，并获取原始数据的形状和分辨率。

2. 计算插值后的分辨率和形状，这里使用了双线性插值算法。

3. 对原始数据进行插值，得到插值后的数据。

4. 用插值后的数据创建一个新的nii文件，并保存到硬盘上。

注意：为了能够运行这段代码，你需要安装nibabel库和numpy库。另外，这里使用了cv2库中的resize函数进行插值，因此也需要安装opencv-python库。