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读取nii或者nii.gz文件中的信息,并且输出图像。
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文件路径 img = nib.load(file) print(img) print(img.header['db_name']) #输出nii的头文件 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()
补充知识:SimpleITK读取医学图像 .nii 数据(2D显示)
【环境】win10 + python3.6 + SimpleITK
nii文件是NIFTI格式的文件,出现的原因是原来一种图像格式是ANALYZE 7.5 format,但是这个图像格式缺少一些信息,比如没有方向信息,病人的左右方位等,如果需要包括额外的信息,就需要一个额外的文件,比如ANALYZE7.5就需要一对<.hdr, .img>文件来保存图像的完整信息。
因此,解决这个问题Data Format Working Group (DFWG) 将图像格式完整的定义为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 #显示一个系列图 def show_img(data): for i in range(data.shape[0]): io.imshow(data[i,:,:], cmap = 'gray') print(i) io.show() #单张显示 def show_img(ori_img): io.imshow(ori_img[100], cmap = 'gray') io.show() #window下的文件夹路径 path = 'D:\\datasets\\Naso_GTV\\1\\data.nii.gz' data = read_img(path) show_img(data)
img = sitk.ReadImage(path) #查看图片深度 print(img.GetDepth()) #144 共144张图 #查看Size print(img.GetSize()) #(512,512,144) 像素:512*512, 144张图片
更多的函数自己去发现
以上这篇读取nii或nii.gz文件中的信息即输出图像操作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。
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RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
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