详细介绍一下sitk.GetArrayFromImage()及其参数

时间: 2024-04-11 18:26:11 浏览: 25
`sitk.GetArrayFromImage()` 是 SimpleITK 库中的一个函数,用于从 SimpleITK 图像对象中提取图像数据并返回一个 NumPy 数组。 下面是 `sitk.GetArrayFromImage()` 函数的基本语法: ```python array = sitk.GetArrayFromImage(image) ``` 参数说明: - `image`:要提取数据的 SimpleITK 图像对象。 `sitk.GetArrayFromImage()` 函数将 SimpleITK 图像对象中的像素数据提取出来,并转换为一个 NumPy 数组。这样,你就可以使用 NumPy 提供的丰富功能来处理图像数据。 下面是一个示例,展示如何使用 `sitk.GetArrayFromImage()` 函数提取图像数据: ```python import SimpleITK as sitk import numpy as np # 读取图像文件 image_path = "example.dcm" image = sitk.ReadImage(image_path) # 提取图像数据 image_array = sitk.GetArrayFromImage(image) # 打印图像数据类型和形状 print("Image data type:", image_array.dtype) print("Image shape:", image_array.shape) ``` 在上面的示例中,我们首先导入了 SimpleITK 库,并使用 `sitk.ReadImage()` 函数读取名为 "example.dcm" 的 DICOM 格式图像。然后,我们使用 `sitk.GetArrayFromImage()` 函数将图像数据提取为一个 NumPy 数组。最后,我们打印出图像数据的类型和形状。 需要注意的是,通过 `sitk.GetArrayFromImage()` 函数提取的 NumPy 数组与 SimpleITK 图像的原始数据共享内存,因此不会进行数据拷贝。这意味着,对 NumPy 数组的修改会反映在原始 SimpleITK 图像上,反之亦然。 希望这个详细介绍能够帮助到你!如果还有其他问题,请随时提出。

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这段代码在运行时import SimpleITK as sitkimport numpy as npimport os# 设置文件路径data_path = 'C:/Users/Administrator/Desktop/LiTS2017/'save_path = 'C:/Users/Administrator/Desktop/2D-LiTS2017/'if not os.path.exists(save_path): os.makedirs(save_path)# 定义函数将3D图像保存为2D的.png格式def save_image_as_png(image, save_folder, name_prefix): for i in range(image.shape[2]): slice = np.squeeze(image[:, :, i]) slice = slice.astype(np.float32) slice *= 255.0/slice.max() slice = slice.astype(np.uint8) save_name = os.path.join(save_folder, name_prefix + '_' + str(i) + '.png') sitk.WriteImage(sitk.GetImageFromArray(slice), save_name)# 读取Training Batch 1中的图像image_path = os.path.join(data_path, 'Training Batch 1/volume-0.nii')image = sitk.ReadImage(image_path)image_array = sitk.GetArrayFromImage(image)save_folder = os.path.join(save_path, 'image')if not os.path.exists(save_folder): os.makedirs(save_folder)save_image_as_png(image_array, save_folder, 'img')# 读取Training Batch 2中的标签label_path = os.path.join(data_path, 'Training Batch 2/segmentation-0.nii')label = sitk.ReadImage(label_path)label_array = sitk.GetArrayFromImage(label)# 将标签转换为灰度图并保存label_array[label_array == 1] = 128label_array[label_array == 2] = 255save_folder = os.path.join(save_path, 'mask')if not os.path.exists(save_folder): os.makedirs(save_folder)save_image_as_png(label_array, save_folder, 'mask')会出现RuntimeWarning: divide by zero encountered in true_divide slice *= 255.0/slice.max()这种情况,修复它,并给出完整代码

# registration fixed_image = sitk.VectorIndexSelectionCast(fixed_rgb, 1) moving_image = sitk.VectorIndexSelectionCast(moving_rgb, 1) fixed_image = sitk.Cast(fixed_image, sitk.sitkFloat32) moving_image = sitk.Cast(moving_image, sitk.sitkFloat32) def command_iteration(method): if (method.GetOptimizerIteration() == 0): print("Estimated Scales: ", method.GetOptimizerScales()) print(f"{method.GetOptimizerIteration():3} = {method.GetMetricValue():7.5f} : {method.GetOptimizerPosition()}") pixelType = sitk.sitkFloat32 R = sitk.ImageRegistrationMethod() R.SetMetricAsCorrelation()#Use negative normalized cross correlation image metric. R.SetOptimizerAsRegularStepGradientDescent(learningRate=4.0, minStep=0.1, numberOfIterations=5000, gradientMagnitudeTolerance=1e-8)#Regular Step Gradient descent optimizer. R.SetOptimizerScalesFromIndexShift()#Estimate scales from maximum voxel shift in index space cause by parameter change. tx = sitk.CenteredTransformInitializer(fixed_image, moving_image, sitk.Similarity2DTransform()) R.SetInitialTransform(tx) R.SetInterpolator(sitk.sitkLinear) R.AddCommand(sitk.sitkIterationEvent, lambda: command_iteration(R)) outTx = R.Execute(fixed_image, moving_image) print("-------") print(outTx) print(f"Optimizer stop condition: {R.GetOptimizerStopConditionDescription()}") print(f" Iteration: {R.GetOptimizerIteration()}") print(f" Metric value: {R.GetMetricValue()}") resampler = sitk.ResampleImageFilter() resampler.SetReferenceImage(fixed_image) resampler.SetInterpolator(sitk.sitkLinear) resampler.SetDefaultPixelValue(1) resampler.SetTransform(outTx) out = resampler.Execute(moving_image) simg1 = sitk.Cast(sitk.RescaleIntensity(fixed_image), sitk.sitkUInt8) simg2 = sitk.Cast(sitk.RescaleIntensity(out), sitk.sitkUInt8) cimg = sitk.Compose(simg1, simg2, simg1 // 2. + simg2 // 2.) myshow(cimg)在这段代码中找到调整步长的地方

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