python 对3D图像进行resize

原创

mob64ca12d1e6a9 2023-12-22 07:42:58 ©著作权

文章标签 3D ci 数组 文章分类 Python 后端开发

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Python对3D图像进行resize的实现流程

介绍

在本文中，我将向你展示如何使用Python对3D图像进行resize。这是一个常见的任务，有时候我们需要改变图像的大小以适应不同的应用场景。在这个例子中，我将使用Python的图像处理库scikit-image来完成这个任务。

实现步骤

下面是对整个过程的概述，我们将按照这个步骤来实现我们的目标。

步骤	描述
步骤1	加载原始3D图像
步骤2	将3D图像转换为numpy数组
步骤3	使用`scikit-image`库中的`resize`函数对图像进行resize
步骤4	保存resize后的图像

现在，让我们逐步完成这些步骤。

步骤1：加载原始3D图像

首先，我们需要加载我们要处理的原始3D图像。在这个例子中，我们将使用一个名为image.nii的文件作为我们的原始图像。

import nibabel as nib

# 加载原始3D图像
image_path = "image.nii"
image = nib.load(image_path)

步骤2：将3D图像转换为numpy数组

在scikit-image库中，我们需要将3D图像转换为numpy数组来进行处理。这可以通过get_fdata()函数来完成。

# 将3D图像转换为numpy数组
image_array = image.get_fdata()

步骤3：使用`scikit-image`库中的`resize`函数对图像进行resize

在这一步中，我们将使用scikit-image库中的resize函数对图像进行resize。这个函数接受两个参数，分别是原始图像数组和目标大小。

from skimage.transform import resize

# 设置目标大小
target_size = (256, 256, 128)

# 对图像进行resize
resized_image = resize(image_array, target_size)

步骤4：保存resize后的图像

最后，我们将保存resize后的图像。这可以通过nibabel库的Nifti1Image函数来实现。

# 保存resize后的图像
resized_image_path = "resized_image.nii"
resized_image_nifti = nib.Nifti1Image(resized_image, image.affine, image.header)
nib.save(resized_image_nifti, resized_image_path)

现在，我们已经完成了对3D图像的resize，并将结果保存在了resized_image.nii文件中。