python fdk对多个二维图片进行三维可视化

Python FDK是一种用于医学图像处理和分析的开源软件，可以用于处理和可视化多个二维医学图像，生成三维模型。下面是一个简单的Python代码示例，演示如何使用Python FDK进行三维可视化：

import SimpleITK as sitk
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d.art3d import Poly3DCollection

# 加载DICOM文件
image_path = 'path/to/dicom/files'
image = sitk.ReadImage(image_path)

# 将图像转换为numpy数组
image_array = sitk.GetArrayFromImage(image)

# 创建三维坐标系
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')

# 提取体素边界
verts, faces, _, _ = ax.voxels(image_array, edgecolor='k')

# 创建三维多边形
mesh = Poly3DCollection(verts[faces], alpha=0.1)
face_color = [0.5, 0.5, 1]
mesh.set_facecolor(face_color)
ax.add_collection3d(mesh)

# 设置坐标轴
ax.set_xlabel("X-axis")
ax.set_ylabel("Y-axis")
ax.set_zlabel("Z-axis")

# 显示图像
plt.show()

在上面的代码中，我们首先使用SimpleITK库加载DICOM文件，并将其转换为numpy数组。然后，我们创建一个三维坐标系，并使用`ax.voxels`函数提取体素边界。最后，我们使用`Poly3DCollection`创建三维多边形，并将其添加到坐标系中。

运行上面的代码，将会显示一个包含多个二维图像的三维可视化模型。您可以通过旋转和缩放坐标系来查看不同的角度和细节。