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,再去计算根系的总曲线长度,利用3.8版本python,举个详细的例子
时间: 2024-02-25 08:53:07 浏览: 17
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,将其转化为曲线长度。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,我们需要计算曲线长度
curvatures, tangents, binormals = measure._compute_derivatives(verts)
curv_lengths = measure._integrate_curvature(verts, curvatures, tangents, binormals)
total_curv_length = np.sum(curv_lengths) * 0.3 # 将长度转化为毫米
```
最后,我们就可以得到根系的总曲线长度了。代码如下:
```python
print(f'The total curve length of the root system is {total_curv_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,计算根系的总曲线长度了。需要注意的是,我们在计算曲线长度时,需要将像素的尺寸(0.3mm)考虑在内,将长度转化为毫米。