在Python中,可以使用NiBabel库来编辑和保存Nifti格式的3D体积的体素大小和对应的仿射。下面是一个完善且全面的答案:
Nifti格式是一种常用的医学图像文件格式,用于存储3D体积数据。它包含了体素大小和仿射矩阵等信息,可以通过Python中的NiBabel库来进行编辑和保存。
首先,你需要安装NiBabel库。可以使用以下命令来安装:
pip install nibabel
安装完成后,你可以使用以下代码来编辑和保存Nifti文件的体素大小和仿射矩阵:
import nibabel as nib
# 读取Nifti文件
nifti_file = nib.load('input.nii')
# 获取图像数据和头部信息
data = nifti_file.get_fdata()
header = nifti_file.header
# 修改体素大小
new_voxel_size = (1.0, 1.0, 1.0) # 新的体素大小
header.set_zooms(new_voxel_size)
# 修改仿射矩阵
new_affine = header.get_best_affine() # 获取当前的仿射矩阵
# 进行仿射矩阵的修改操作,例如平移、旋转等
# new_affine = ...
# 保存修改后的Nifti文件
new_nifti_file = nib.Nifti1Image(data, new_affine, header)
nib.save(new_nifti_file, 'output.nii')
在上述代码中,首先使用nib.load
函数读取Nifti文件,并使用get_fdata
方法获取图像数据和header
属性获取头部信息。然后,你可以修改体素大小和仿射矩阵。修改后,使用nib.Nifti1Image
创建一个新的Nifti对象,并使用nib.save
保存为新的Nifti文件。
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