lengths = [] for i in range(1, np.max(labels)+1): coords = np.where(labels == i) length = np.sum(np.sqrt(np.square(coords[0][1:]-coords[0][:-1])+np.square(coords[1][1:]-coords[1][:-1])+np.square(coords[2][1:]-coords[2][:-1])))*0.3 lengths.append(length)详细解释每行代码的意思
时间: 2023-12-26 17:06:51 浏览: 70
这段代码主要是用来计算三维图像中每个标签对应的长度(或者说是体积)。
1. `lengths = []`:初始化一个空列表 `lengths`,用来存储每个标签对应的长度(或体积)。
2. `for i in range(1, np.max(labels)+1):`:遍历所有的标签,从 1 到最大的标签值。
3. `coords = np.where(labels == i)`:获取第 i 个标签的所有像素坐标,`np.where` 函数返回的是一个元组,其中第一个元素是所有符合条件的像素在 x 轴上的坐标列表,第二个元素是所有符合条件的像素在 y 轴上的坐标列表,第三个元素是所有符合条件的像素在 z 轴上的坐标列表。
4. `length = np.sum(np.sqrt(np.square(coords[0][1:]-coords[0][:-1])+np.square(coords[1][1:]-coords[1][:-1])+np.square(coords[2][1:]-coords[2][:-1])))*0.3`:计算第 i 个标签对应的长度(或体积)。这里使用了向量化的方式,将三个坐标轴上的差值计算出来,然后使用 numpy 库中的 `np.square` 计算差值的平方,再使用 `np.sqrt` 计算平方根,最后将三个轴上的长度相加,并乘以 0.3(因为像素分辨率为 0.3mm),得到第 i 个标签对应的长度(或体积)。
5. `lengths.append(length)`:将第 i 个标签对应的长度(或体积)添加到列表 `lengths` 中。
综上所述,这段代码的作用是计算三维图像中每个标签对应的长度(或体积),并将结果存储在一个列表中。
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