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我就废话不多说了,大家还是直接看代码吧~
# encoding=utf8 ''' 查看和显示nii文件 ''' import matplotlib matplotlib.use('TkAgg') from matplotlib import pylab as plt import nibabel as nib from nibabel import nifti1 from nibabel.viewers import OrthoSlicer3D example_filename = '../ADNI_nii/ADNI_002_S_0413_MR_MPR____N3__Scaled_2_Br_20081001114937668_S14782_I118675.nii' img = nib.load(example_filename) print (img) print (img.header['db_name']) #输出头信息 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()
3D显示结果:
ADNI数据维度(256,256,170)分段显示:
补充知识:python nii图像扩充
我就废话不多说了,大家还是直接看代码吧~
import os import nibabel as nib import numpy as np import math src_us_folder = 'F:/src/ori' src_seg_folder = 'G:/src/seg' aug_us_folder = 'G:/aug/ori' aug_seg_folder = 'G:/aug/seg' img_n= 10 rotate_theta = np.array([0, math.pi/2]) # augmentation aug_cnt = 0 for k in range(img_n): src_us_file = os.path.join(src_us_folder, (str(k) + '.nii')) src_seg_file = os.path.join(src_seg_folder, (str(k) + '_seg.nii')) # load .nii files src_us_vol = nib.load(src_us_file) src_seg_vol = nib.load(src_seg_file) # volume data us_vol_data = src_us_vol.get_data() us_vol_data = (np.array(us_vol_data)).astype('uint8') seg_vol_data = src_seg_vol.get_data() seg_vol_data = (np.array(seg_vol_data)).astype('uint8') # get refer affine matrix ref_affine = src_us_vol.affine ############### flip volume ############### flip_us_vol = np.fliplr(us_vol_data) flip_seg_vol = np.fliplr(seg_vol_data) # construct new volumes new_us_vol = nib.Nifti1Image(flip_us_vol, ref_affine) new_seg_vol = nib.Nifti1Image(flip_seg_vol, ref_affine) # save aug_us_file = os.path.join(aug_us_folder, (str(aug_cnt) + '.nii')) aug_seg_file = os.path.join(aug_seg_folder, (str(aug_cnt) + '_seg.nii')) nib.save(new_us_vol, aug_us_file) nib.save(new_seg_vol, aug_seg_file) aug_cnt = aug_cnt + 1 ############### rotate volume ############### for t in range(len(rotate_theta)): print 'rotating %d theta of %d volume...' % (t, k) cos_gamma = np.cos(t) sin_gamma = np.sin(t) rot_affine = np.array([[1, 0, 0, 0], [0, cos_gamma, -sin_gamma, 0], [0, sin_gamma, cos_gamma, 0], [0, 0, 0, 1]]) new_affine = rot_affine.dot(ref_affine) # construct new volumes new_us_vol = nib.Nifti1Image(us_vol_data, new_affine) new_seg_vol = nib.Nifti1Image(seg_vol_data, new_affine) # save aug_us_file = os.path.join(aug_us_folder, (str(aug_cnt) + '.nii')) aug_seg_file = os.path.join(aug_seg_folder, (str(aug_cnt) + '_seg.nii')) nib.save(new_us_vol, aug_us_file) nib.save(new_seg_vol, aug_seg_file) aug_cnt = aug_cnt + 1
以上这篇python 读取.nii格式图像实例就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。
标签:
python,.nii格式,图像
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《魔兽世界》大逃杀!60人新游玩模式《强袭风暴》3月21日上线
暴雪近日发布了《魔兽世界》10.2.6 更新内容,新游玩模式《强袭风暴》即将于3月21 日在亚服上线,届时玩家将前往阿拉希高地展开一场 60 人大逃杀对战。
艾泽拉斯的冒险者已经征服了艾泽拉斯的大地及遥远的彼岸。他们在对抗世界上最致命的敌人时展现出过人的手腕,并且成功阻止终结宇宙等级的威胁。当他们在为即将于《魔兽世界》资料片《地心之战》中来袭的萨拉塔斯势力做战斗准备时,他们还需要在熟悉的阿拉希高地面对一个全新的敌人──那就是彼此。在《巨龙崛起》10.2.6 更新的《强袭风暴》中,玩家将会进入一个全新的海盗主题大逃杀式限时活动,其中包含极高的风险和史诗级的奖励。
《强袭风暴》不是普通的战场,作为一个独立于主游戏之外的活动,玩家可以用大逃杀的风格来体验《魔兽世界》,不分职业、不分装备(除了你在赛局中捡到的),光是技巧和战略的强弱之分就能决定出谁才是能坚持到最后的赢家。本次活动将会开放单人和双人模式,玩家在加入海盗主题的预赛大厅区域前,可以从强袭风暴角色画面新增好友。游玩游戏将可以累计名望轨迹,《巨龙崛起》和《魔兽世界:巫妖王之怒 经典版》的玩家都可以获得奖励。
更新日志
2024年11月17日
2024年11月17日
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