如何对于利用ct成像,已经提取出来的植物根系的二值化图片,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 19:51:52 浏览: 15
下面是一个详细的例子代码,假设已经对利用CT成像得到的植物根系图片进行了二值化处理,得到了一个二值化的numpy数组。
```
import numpy as np
from scipy.ndimage import zoom
# 读取二值化图片,并将其转换为float类型
images = np.load('binary_images.npy').astype(np.float)
# 将所有二值化图片堆叠成三维图像
stacked_image = np.stack(images, axis=0)
# 对图像进行插值,将每张二维图片沿着z轴复制多次
stacked_image = zoom(stacked_image, (4, 1, 1))
# 计算根系的体积
root_volume = stacked_image.sum() * (0.3 ** 3)
# 输出根系的体积
print("根系体积为:%.2f mm^3" % root_volume)
```
在这个例子代码中,我们首先读取二值化图片,并将其转换为float类型。然后使用numpy的stack函数将所有二值化图片堆叠成三维图像,再使用scipy的zoom函数对图像进行插值,将每张二维图片沿着z轴复制多次。最后,我们计算根系的体积,并输出结果。由于CT图像的像素值是以组织密度为基础的,因此体积计算时需要根据具体的阈值进行二值化处理。
相关问题
如何对于利用ct成像,已经提取出来的植物根系图片,堆栈成三维图像,再去计算它的体积
对于利用CT成像获得的植物根系图片,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CT图片。
我们可以使用类似于numpy的stack函数将这些CT图片堆叠成三维图像,具体代码如下:
```
import numpy as np
# 将所有CT图片堆叠成三维图像
stacked_image = np.stack(images, axis=0)
# 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(450, 512, 512)的三维numpy数组,表示450张512*512的CT图片堆叠而成的三维图像。
接下来,我们可以计算该三维图像的体积。由于CT图像的像素值表示的是组织密度,因此需要根据特定的阈值将其二值化,将根系的体积从背景中分离出来。假设我们使用阈值为200将图像二值化,可以使用以下代码来实现:
```
# 将图像二值化
binary_image = (stacked_image > 200).astype(np.int)
# 计算根系的体积
root_volume = binary_image.sum() * (0.3 ** 3)
print(root_volume)
```
这里使用了二值化后的图像计算根系的体积,最终结果将以mm^3为单位。注意,由于CT图像的像素值是以组织密度为基础的,因此体积计算时需要根据具体的阈值进行二值化处理。
如何对于利用ct成像,已经提取出来的植物根系的二值化图片,堆栈成三维图像,再去计算它的凸包体积,举个详细的例子
好的,我理解你的问题了。下面是一个详细的例子:
假设你有一组植物根系的二值化图片,命名为 "root_001.tif"、"root_002.tif"、"root_003.tif" …… "root_100.tif",它们都保存在同一个文件夹中。
接下来,你需要使用一个堆栈软件,如ImageJ、FIJI等,将这些二值化图片堆栈成三维图像。
以ImageJ为例,你可以按照以下步骤来完成:
1. 打开ImageJ软件,点击"File" -> "Import" -> "Image Sequence",找到存放根系二值化图片的文件夹,选择第一张图片 "root_001.tif",然后点击"Open"。
2. 在弹出的"Image Sequence"对话框中,确认文件名是否正确,然后点击"OK"。这时,ImageJ会自动将该文件夹中的所有图片堆栈成三维图像。
3. 如果你想查看已堆栈的三维图像,可以点击"Image" -> "Stacks" -> "Orthogonal Views",然后可以通过拖动滑块来查看不同方向的切片。
现在,你已经成功将植物根系的二值化图片堆栈成了三维图像。接下来,你需要计算凸包体积。
以MATLAB为例,你可以按照以下步骤来完成:
1. 打开MATLAB软件,创建一个新的脚本文件。
2. 在脚本文件中,使用以下代码读取堆栈后的三维图像:
```matlab
% 读取三维图像
stack = imreadstack('root_001.tif', 'root_002.tif', 'root_003.tif', ..., 'root_100.tif');
```
这里,"imreadstack"函数是一个自定义函数,可以通过以下代码来定义:
```matlab
function [ stack ] = imreadstack( varargin )
%IMREADSTACK Read an image stack
% STACK = IMREADSTACK(FILE1, FILE2, ...) reads a stack of images from the
% specified files and returns a 3D matrix STACK.
%
% See also IMREAD, IMWRITE, IMFORMATS.
% Author: Jonas Almeida <jonas@almeida.at>
% $Revision: 1.1 $ $Date: 2006/02/24 16:06:50 $
nfiles = nargin;
stack = [];
for i=1:nfiles
stack(:,:,i) = imread(varargin{i});
end
end
```
这个函数的作用是读取所有的二值化图片,然后将它们堆栈成一个三维数组。
3. 接下来,你可以使用以下代码来计算凸包体积:
```matlab
% 计算凸包
k = convhulln(stack);
% 计算凸包体积
volume = abs(det(k(1:3,1:3)))/6
```
这里,"convhulln"函数是MATLAB自带的函数,用于计算N维点集的凸包。这个函数会返回一个包含所有凸包顶点的索引矩阵。
由于我们计算的是三维凸包体积,所以我们只需要取前三行前三列的顶点索引矩阵,然后使用行列式公式计算凸包体积。
这里的"det"函数是计算行列式的MATLAB自带函数,它可以用来计算三阶行列式。
至此,你已经完成了利用ct成像、堆栈成三维图像、计算凸包体积的整个过程。希望能对你有所帮助!
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