LabelMe标注转NII图像处理步骤
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更新于2024-08-05
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"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。
2020-09-18 上传
2023-03-16 上传
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2023-05-24 上传
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