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這篇文章主要介紹實(shí)現(xiàn)讀取nii或nii.gz文件中的信息并輸出圖像的方法,文中示例代碼介紹的非常詳細(xì),具有一定的參考價(jià)值,感興趣的小伙伴們一定要看完!
讀取nii或者nii.gz文件中的信息,并且輸出圖像。
import matplotlib from matplotlib import pylab as plt import nibabel as nib from nibabel.viewers import OrthoSlicer3D file = '' #你的nii或者nii.gz文件路徑 img = nib.load(file) print(img) print(img.header['db_name']) #輸出nii的頭文件 width, height, queue = img.dataobj.shape OrthoSlicer3D(img.dataobj).show() num = 1 for i in range(0, queue, 10): img_arr = img.dataobj[:,:,i] plt.subplot(5,4,num) plt.imshow(img_arr, cmap='gray') num += 1 plt.show()
補(bǔ)充知識(shí):SimpleITK讀取醫(yī)學(xué)圖像 .nii 數(shù)據(jù)(2D顯示)
【環(huán)境】win10 + python3.6 + SimpleITK
nii文件是NIFTI格式的文件,出現(xiàn)的原因是原來(lái)一種圖像格式是ANALYZE 7.5 format,但是這個(gè)圖像格式缺少一些信息,比如沒(méi)有方向信息,病人的左右方位等,如果需要包括額外的信息,就需要一個(gè)額外的文件,比如ANALYZE7.5就需要一對(duì)<.hdr, .img>文件來(lái)保存圖像的完整信息。
因此,解決這個(gè)問(wèn)題Data Format Working Group (DFWG) 將圖像格式完整的定義為NIFTI(Neuroimaging Informatics Technology Initiative)格式
import SimpleITK as sitk import skimage.io as io def read_img(path): img = sitk.ReadImage(path) data = sitk.GetArrayFromImage(img) return data #顯示一個(gè)系列圖 def show_img(data): for i in range(data.shape[0]): io.imshow(data[i,:,:], cmap = 'gray') print(i) io.show() #單張顯示 def show_img(ori_img): io.imshow(ori_img[100], cmap = 'gray') io.show() #window下的文件夾路徑 path = 'D:\\datasets\\Naso_GTV\\1\\data.nii.gz' data = read_img(path) show_img(data)
img = sitk.ReadImage(path) #查看圖片深度 print(img.GetDepth()) #144 共144張圖 #查看Size print(img.GetSize()) #(512,512,144) 像素:512*512, 144張圖片
更多的函數(shù)自己去發(fā)現(xiàn)
以上是實(shí)現(xiàn)讀取nii或nii.gz文件中的信息并輸出圖像的方法的所有內(nèi)容,感謝各位的閱讀!希望分享的內(nèi)容對(duì)大家有幫助,更多相關(guān)知識(shí),歡迎關(guān)注億速云行業(yè)資訊頻道!
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