从numpy数组创建ITK位移场图像
，首先需要了解numpy数组和ITK位移场图像的概念。
- numpy数组：numpy是Python中用于科学计算的一个库，提供了多维数组对象和一系列用于操作数组的函数。numpy数组是一个由相同类型的元素组成的多维网格，可以进行高效的数值计算和数据处理。在云计算中，numpy数组常用于处理大规模数据和进行科学计算。
- ITK位移场图像：ITK（Insight Segmentation and Registration Toolkit）是一个开源的图像处理库，用于图像分割、配准、重建等医学图像处理任务。位移场图像是ITK中的一种数据结构，用于表示图像中每个像素的位移向量。它可以描述图像中的形变信息，常用于医学图像配准和形变分析。
基于以上概念，可以通过以下步骤从numpy数组创建ITK位移场图像：
- 导入必要的库：
import numpy as np
import itk- 创建numpy数组：
array = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])- 将numpy数组转换为ITK图像：
image = itk.GetImageFromArray(array)- 设置ITK图像的元数据（可选）：
image.SetSpacing([1.0, 1.0]) # 设置像素间距
image.SetOrigin([0.0, 0.0]) # 设置图像原点- 可以对ITK图像进行进一步的操作和处理，例如保存为文件：
itk.imwrite(image, "output.mha")以上步骤将numpy数组转换为ITK位移场图像，并保存为"MHA"格式的文件。在实际应用中，可以根据具体需求进行进一步的操作和处理。
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谢谢,
刘大伟
浏览 15提问于2016-12-03得票数 1
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浏览 2提问于2011-02-07得票数 19
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浏览 4提问于2014-02-05得票数 2
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TransformParameters = [R1, R2, R3, R4, R5, R6, R7, R8, R9, Tx, Ty, Tz]
registration_affine = [[R1, R2, R3, Tx],
[R4, R5, R6, Ty],
浏览 67提问于2022-03-11得票数 2
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大咖问答——计算机视觉的原理和最佳实践，你知道多少？
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相信大家对本期腾讯云开发者社区技术沙龙【计算机视觉的原理及最佳实践】还意犹未尽，所以我们请来了沙龙的五位分享嘉宾在本版块为各位开发者们继续解答关于计算机视觉的问题。同时，对本场沙龙感兴趣的小伙伴也可以点击链接直达沙龙活动页，观看沙龙回放并下载沙龙资料。
【分享嘉宾介绍】
image.png
范锦
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【问答内容】
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如何在.tiff图像上选择棕色像素并计算面积或它们的数量？
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from scipy import ndimage
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我想在医学图像上选择(阈值)棕色像素(血管)，并计算它们所代表的面积。我怎样才能像在Matlab或C++中那样在Python中做到这一点？有没有我找不到的好例子？
谢谢
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浏览 1提问于2016-08-01得票数 2
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浏览 18提问于2018-08-01得票数 0
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用于C++的VTK和ITK
c++、vtk、itk
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谢谢
浏览 10提问于2015-09-06得票数 0
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患者间fMRI脑图像配准的Matlab语言和Python语言
python、matlab、image-processing、registration
因此，我使用在同一患者之间配准fMRI脑图像；然而，我在患者之间配准图像时遇到了问题。
从本质上讲，我希望将脑图谱注册到特定于患者的扫描，这样我就可以进行一些图像修补。所以注册，然后将变形和变换应用于任意数量图像。
SPM在这样的注册中失败。它不能将地图集扭曲成与病人的大脑相同的大脑形状。
像这样的软件会对此有好处吗？还是在matlab或python (但最好是python)中有更好的东西？
谢谢!
泰勒主题阅读器
浏览 0提问于2011-07-21得票数 2
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图像配准/对齐和转换在像素级别上是如何工作的？
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我知道图像配准/对齐的基本流程或过程，但是当两个图像配准/对齐时，在像素级别会发生什么，即转换为固定图像的运动图像的相似像素保持完好，但不匹配的像素会发生什么情况，它们是平均还是其他什么？ 以及如何估计正确的转换技术，即如何知道是否应用平移、缩放、旋转等以及应用多少(即旋转的度数值、平移值等)。申请？ 另外，在初始步骤中，如何识别和匹配相似的像素值？ 我已经实现了https://simpleitk.readthedocs.io/en/master/Examples/ImageRegistrationMethod1/Documentation.html中给出的python代码 输入图像是前列腺
浏览 61提问于2019-04-29得票数 0
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哪个有更多的信号和图像处理功能- Matlab还是Python？
python、matlab、scientific-computing
哪个有更多的信号和图像处理功能- Matlab还是Python？
我不关心效率，只关心他们向程序员提供的功能的全面性。我的领域是生物医学研究。我处理了很多声音和图像数据。
我熟悉Matlab的图像处理和信号处理工具箱。但我对Python完全不熟悉。我想知道Python的numPy、sciPy、plotLib等是否可以与Matlab的工具箱相匹配。
浏览 2提问于2013-10-02得票数 0
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如何测量图像相对于已知模板的旋转角度
python、opencv、template-matching
我已经成功地使用了下面的方法，但我确信必须有其他更有时间效率的选择来提供精确的旋转角度，而不是像下面的方法那样近似。我很高兴听到你的反馈。
该程序以下列步骤为基础：
导入模板图像(即:方向为0)
创建一个相同图像的离散数组，但每个数组相对于其最近的邻域旋转360°/旋转步骤(即: 30至50幅旋转图像)
# python 3 / opencv 3
# Settings:
rotate_steps = 36
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# Rotation functi
浏览 9提问于2016-12-12得票数 1
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图像中黑色像素的随机定位
python、numpy、image-processing、pixels
假设我是这样生成图像的：
import cv2
import numpy as np
im = cv2.imread('target.jpg')
zzo = np.zeros(im.shape)
shp = (int(im.shape[0]),int(0.5*im.shape[1]),int(im.shape[2]))
zz = np.zeros(shp)
oo = 255*np.ones(shp)
cct = np.concatenate((zz,oo),1)
cv2.imshow('image',cct)
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浏览 0提问于2018-04-29得票数 3
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使用numpy/scipy将大型映像与python中的内核关联起来
python、numpy、scipy、correlation
我有一个图像(10000x10000像素)和一个内核(5x5像素)。我想在图像中找到与内核最匹配的位置。
我从我的研究中隐约记得，我需要计算大图像中与内核相关的每个像素的相关系数。但是有(10000 - 4) * (10000 - 4)像素可以通过，我希望在python中能获得很大的性能。
在这个问题上，我只了解一些非常简单的知识，我希望在numpy或scipy中找到一些东西，它们可以相对较快地做到这一点，但我没有找到任何东西。
numpy或scipy是否包含用于执行此操作的方法？
浏览 4提问于2015-01-26得票数 1
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奇异值分解(svd)和均值在计算过程中不排除掩码值
python、numpy、linear-algebra、svd
我是python编程的新手，所以如果我的问题太基本了，请原谅。我以前从这个论坛得到了很大的帮助，感谢你们的所有贡献。
这一次，我有一组12,000个图像数据，我正在对它们执行奇异值分解(svd)并计算它们的平均值。一些图像具有非常高的正值或负值的像素，我不想在计算过程中使用它们，所以我使用numpy.ma.masked_array将它们从svd和平均值计算中排除。而且一些图像比其他图像更小，它们被填充了零值，以使所有图像具有相同的(像素)尺寸。但我也不希望在计算过程中使用“零填充”，所以我使用numpy.ma.masked_array将它们排除在svd和mean计算之外。
以下是一些示例图片：
浏览 1提问于2015-08-02得票数 2
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转置纯Python中的“记忆视图”
python、memoryview
有没有一种纯Python转换的方法？
Python不仅可以表示一个一维的字节块.它们可以表示多维布局、非连续内存、复杂元素类型等。例如，在以下代码中：
In [1]: import numpy
In [2]: x = numpy.array([[1, 2], [3, 4]])
In [3]: y = x.T
In [4]: a = memoryview(x)
In [5]: b = memoryview(y)
a和b是2×2多维内存：
In [6]: a.shape
Out[6]: (2, 2)
In [7]: b.shape
Out[7]: (2, 2)
b表示a的转置，因此a[
浏览 4提问于2020-06-02得票数 3
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两卷不同切片数的图像配准
matlab、image-processing、3d、medical、image-registration
我正在尝试注册两张来自大脑的体积图像(PET和CT，甚至PET和MR)。这些体积图像中的每一个都包含不同数量的2D图像(切片)。例如，CT有150片，PET有100片。我正在考虑用一种插值方法来计算和减少CT切片的数目到100。这方法正确吗？有人知道有什么资源能对我有帮助吗？就像伪代码，或者是注册两个体积图像应该经过的步骤。谢谢您:)
浏览 4提问于2015-08-08得票数 2
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在用于数据科学的Python中使用的标准、稳定的文件格式是什么？
python、pandas、numpy
我通常希望快速保存一些Python数据，但我也希望将其保存为稳定的文件格式，以防日期久留。所以我有一个问题，我如何保存我的数据？
在数据科学中，我想存储三种数据--任意Python对象、numpy数组和Pandas数据格式。--储存这些东西的稳定方法是什么？
浏览 4提问于2020-08-25得票数 0
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删除dicom图像中的像素注释
python、image、numpy、image-processing、dicom
我在分析医学图像。所有图像都有一个带有位置的标记。看上去像这样
它是这个映像中的"TRH RMLO“注释，但在其他映像中它可以是不同的。大小也各不相同。图像是裁剪的，但是你看到组织是从右边开始的。我发现这些标记的存在扭曲了我的分析。
我怎么才能把它们移走？
我像这样在python中加载图像
import dicom
import numpy as np
img = dicom.read_file(my_image.dcm)
img_array = img.pixel_array
然后，图像是一个numpy数组。白色文本总是被一个大的黑色区域包围(黑色的值为零)。标记在每个图像中
浏览 2提问于2017-01-18得票数 5
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