遍历文件夹中所以nii格式文件,针对每个文件,遍历所有图层,找到最大面积图层,打印该图层在第几层,然后,获取该图层中最小外接正方形的四个顶点坐标,并打印这些坐标
时间: 2024-06-07 12:05:20 浏览: 9
好的,这是一个关于图像处理的问题。首先,我需要了解您的操作系统和编程语言,并需要导入适当的库和模块。然后,我可以编写代码来遍历文件夹中的所有nii格式文件,并使用图像处理算法找到每个文件中的最大面积图层,并打印该图层在第几层。接下来,我将使用适当的函数来计算该图层中的最小外接正方形,并打印其四个顶点的坐标。
需要注意的是,计算最小外接正方形的算法可能是不完全准确的,因此得到的结果可能仅仅是近似值。
相关问题
遍历文件夹中所有nii格式文件,针对每个文件,遍历所有图层,找到最大面积图层,打印该图层在第几层,然后,获取该图层中外接正方形的四个顶点坐标,并打印这些坐标,需要代码
好的,以下是代码示例:
``` python
import os
import nibabel as nib
import numpy as np
# 遍历文件夹中所有nii格式文件
def get_nii_files(root_path):
nii_list = []
for root, dirs, files in os.walk(root_path):
for file in files:
if file.endswith('.nii'):
nii_list.append(os.path.join(root, file))
return nii_list
# 获取nii文件中最大面积图层及其顶点坐标
def get_max_area_layer(nii_path):
nii_img = nib.load(nii_path)
nii_data = nii_img.get_data()
max_area = 0
max_layer = 0
max_extrema = None
for i in range(nii_data.shape[2]): # 遍历所有图层
layer = nii_data[:,:,i]
layer_contours = cv2.findContours(layer.astype(np.uint8), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
if len(layer_contours)>0:
contour_area = cv2.contourArea(layer_contours[0][0])
if contour_area > max_area: # 找到最大面积图层
max_area = contour_area
max_layer = i
rect = cv2.minAreaRect(layer_contours[0][0])
box = cv2.boxPoints(rect)
box = np.int0(box)
max_extrema = box.tolist() # 获取外接正方形的四个顶点坐标
return max_layer, max_extrema
if __name__ == '__main__':
root_path = '/path/to/root/folder'
nii_files = get_nii_files(root_path)
for nii_file in nii_files:
max_layer, max_extrema = get_max_area_layer(nii_file)
print(nii_file, max_layer, max_extrema)
```
这段代码可以遍历指定根目录下所有的nii格式文件,对于每个文件,找到最大面积图层并打印该图层在第几层,然后获取该图层中外接正方形的四个顶点坐标并打印出来。
遍历给定的文件夹 使用for循环循环浏览文件夹中的每个nii文件 使用nibabel加载nii文件 从nii文件中提取数据和仿射矩阵 使用numpy获取最大面积的图层 查找最大面积图层的重心坐标 打印该坐标
import os
import numpy as np
import nibabel as nib
# 定义文件夹路径
folder_path = '/path/to/folder'
# 循环浏览文件夹中的每个nii文件
for file_name in os.listdir(folder_path):
if file_name.endswith('.nii'):
file_path = os.path.join(folder_path, file_name)
# 使用nibabel加载nii文件
nii_file = nib.load(file_path)
data = nii_file.get_fdata()
affine = nii_file.affine
# 获取最大面积的图层
max_area = 0
max_area_layer = None
for layer in range(data.shape[2]):
area = np.sum(data[:,:,layer])
if area > max_area:
max_area = area
max_area_layer = layer
# 查找最大面积图层的重心坐标
x, y = np.meshgrid(range(data.shape[0]), range(data.shape[1]))
centroid_x = np.sum(data[:,:,max_area_layer]*x)/max_area
centroid_y = np.sum(data[:,:,max_area_layer]*y)/max_area
# 打印该坐标
print('File: {}, Centroid: ({}, {})'.format(file_name, centroid_x, centroid_y))
相关推荐
![rar](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083606.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)