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,图片为450x512x512,图片分辨率为0.3mm,堆栈成三维图像,再去计算根系的总长度,利用3.8版本python,举个详细的例子
时间: 2024-02-25 16:53:04 浏览: 47
好的,我会为您详细讲解。
首先,我们需要导入必要的库,比如numpy、skimage等。代码如下:
```python
import numpy as np
from skimage import measure
```
接着,我们需要读取图片数据。假设您已经将图片数据存储在名为“data”的numpy数组中,代码如下:
```python
data = np.load('data.npy')
```
接下来,我们需要将堆栈的三维图像进行处理,将其转化为长度。具体步骤如下:
```python
# 首先,我们需要将二值化图片转化为表面体素
verts, _, _, _ = measure.marching_cubes_lewiner(data, 0)
# 然后,我们需要计算线段长度
lengths = measure.mesh_edges(verts)
# 最后,我们需要将长度加起来,得到总长度
total_length = np.sum(lengths) * 0.3 # 将长度转化为毫米
```
最后,我们就可以得到根系的总长度了。代码如下:
```python
print(f'The total length of the root system is {total_length} mm')
```
这样,您就可以利用ct成像,已经提取出来的植物根系的二值化图片,计算根系的总长度了。需要注意的是,我们在计算长度时,需要将像素的尺寸(0.3mm)考虑在内,将长度转化为毫米。
相关问题
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,图片为450x512x512,图片为png格式,图片分辨率为0.3mm,堆栈成三维图像,再去计算根系的总表面积,利用3.8版本python,举个详细的例子
好的,我会为您详细讲解。
首先,我们需要导入必要的库,比如numpy、skimage等。代码如下:
```python
import numpy as np
from skimage import io, measure
```
接着,我们需要读取图片数据。假设您已经将图片数据存储在名为“data”文件夹中,文件名为“root.png”,代码如下:
```python
data = io.imread('data/root.png')
```
接下来,我们需要将堆栈的三维图像进行处理,将其转化为表面积。具体步骤如下:
```python
# 首先,我们需要将二值化图片转化为表面体素
verts, faces, _, _ = measure.marching_cubes_lewiner(data, 0)
# 然后,我们需要计算表面积
surface_area = measure.mesh_surface_area(verts, faces) * (0.3 ** 2) # 将表面积转化为平方毫米
```
最后,我们就可以得到根系的总表面积了。代码如下:
```python
print(f'The total surface area of the root system is {surface_area} mm^2')
```
这样,您就可以利用ct成像,已经提取出来的植物根系的二值化图片,计算根系的总表面积了。需要注意的是,我们在计算表面积时,需要将像素的尺寸(0.3mm)考虑在内,将表面积转化为平方毫米。另外,由于本例中使用的是png格式的图片,因此我们需要使用skimage库的io模块读取图片数据。
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,图片为450张512x512的,图片为png格式,图片分辨率为0.3mm,将它堆栈成三维图像,三维骨架化以后,再去计算三维根系的总长度,利用3.8版本python,举个详细的例子
首先,你需要安装一些必要的Python库,如numpy、scikit-image、scipy、pandas、matplotlib、napari等。然后,你可以按照以下步骤进行操作:
1. 读取所有的二值化图片,将它们放在一个numpy数组中。
```python
import os
from skimage.io import imread
data_dir = "path/to/directory/containing/png/files"
file_names = os.listdir(data_dir)
file_names.sort() # 将文件名按照顺序排序
images = [imread(os.path.join(data_dir, file)) for file in file_names]
images = np.array(images)
```
2. 将所有的二值化图片堆叠成三维图像。
```python
stacked_image = np.stack(images, axis=0)
```
3. 对三维图像进行骨架化。
```python
from skimage.morphology import skeletonize_3d
skeleton = skeletonize_3d(stacked_image)
```
4. 计算三维根系的总长度。
```python
from skan import csr
skeleton_graph, coordinates, degrees = csr.skeleton_to_csgraph(skeleton)
branch_data = csr.summarise(skeleton_graph)
total_length = branch_data['branch_length'].sum()
```
5. 可以使用napari可视化三维图像和骨架。
```python
import napari
with napari.gui_qt():
viewer = napari.view_image(stacked_image, name='Raw Image')
viewer.add_labels(skeleton, name='Skeleton')
```
这样就可以完成对于利用ct成像,已经提取出来的植物根系的二值化图片,图片为450张512x512的,图片为png格式,图片分辨率为0.3mm,将它堆栈成三维图像,三维骨架化以后,再去计算三维根系的总长度的操作。
相关推荐
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![docx](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083331.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![rar](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083606.png)
![rar](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083606.png)