LabelMe标注转NII图像处理步骤

"这篇文档主要介绍了如何将LabelMe工具生成的JSON标注文件转换为医学图像常用的.nii格式，包括四个步骤：批量生成标注结果文件夹、复制图片与标注至相应文件夹、转换标注为二值图以及将二值图转换为.nii格式。" LabelMe是一个开源的图像标注工具，广泛用于图像分割任务。在医学图像处理领域，如CT或MRI扫描，数据通常以.nii格式存储，便于在医学影像软件中查看和分析。以下是如何将LabelMe的JSON标注转换为.nii格式的详细步骤： 1. **批量生成标注结果文件夹**： 使用`labelme_json_to_dataset`命令，根据JSON文件批量生成包含`img.png`（原图）、`label.png`（带标注的图）、`label_names.txt`（标注类别名称）和`label_viz.png`（可视化标注图）的文件夹。这一步骤通过遍历JSON文件夹中的所有文件，对每个JSON文件执行转换操作。 2. **复制图片与标注至相应文件夹**： 创建一个新的保存文件夹结构，将`img.png`和`label.png`从标注结果文件夹复制到对应的`img`和`label`子文件夹中。这可以通过Python的`os`和`shutil`库来实现，遍历每个病例文件夹，检查其中的JSON文件，并执行复制操作。 3. **将标注转化为二值图**： 在医学图像分析中，通常希望将多类别的彩色标注图转换为二值图，例如将红色区域替换为白色，其他部分保留为黑色。这可以通过图像处理库（如OpenCV或PIL）来实现，将非红色像素设为0，红色像素设为255，从而得到二值图像。 4. **将二值图转为.nii**： 最后一步是将二值图转换为.nii格式。这通常需要使用专门处理医学图像的库，如Numpy和nibabel。首先，将二值图像的数据读入Numpy数组，然后利用nibabel创建.nii文件头信息，结合数组数据写出.nii文件。此过程可能还需要进行一些尺寸调整或坐标系统校正，以确保.nii文件的兼容性。 在实际操作中，需要注意的是，转换过程中应确保图像的原始元数据和空间信息得到正确保留，以支持后续的医学图像分析。同时，为了保证转换的准确性和一致性，可能需要编写自定义脚本来自动化整个流程。