问题描述:
想要去掉图像背景,只保留中心部分
目标:
1.利用ITK-SNAP制作二值化标签(即mask)
2.利用软件ITK-SNAP把一幅图像中自己想要的部分抠出来
步骤:
1.保存mask
打开ITK-SNAP ,这是一款可以方便进行勾画操作,制作标签的软件
1.点击勾画按钮
2.在图像中选点进行勾画
3.勾画完成后点击accept,可以看到所勾画的区域被标签颜色所覆盖
4.滚动鼠标滚轮到下一层(对于3D图像),继续勾画
tips:点击"paste last polygon"按钮使用上一层的勾画结果,拖动勾画框可以进行修改
5.勾画完成后按ctrl+S保存图像,此时所保存的即为二值化的mask(标签)
(背景部分是0,高亮区域是设定的label值,这里为1)
2.提取目标区域(抠图)
思想:将保存的二值化mask与原图像做点乘,就可以将去除无关背景,得到中心区域的目标图像
方法:(对于nii格式的图像)
import nibabel as nib import numpy as np index = list(['1','14','4','5','7','70','148'])#一共7张待处理图像 for i in range (len(index)): #图像位置 nii_file = '/home/YinXiaolong/1909/MRBrainS18_data/training_corrected_selected/'+index[i]+'/data/reg_IR.nii.gz' nii_file2 = '/home/YinXiaolong/1910/mask_multiple/mask/' +'mask'+ index[i]+ '.nii.gz' #载入图像 img = nib.load(nii_file).get_fdata() img2 = nib.load(nii_file2).get_fdata() #两幅图像相乘 img3 = np.multiply(img,img2) #将矩阵转换为nii array_img = nib.Nifti1Image(img3,None) #保存并导出 nib.save(array_img, 'reg_IR'+'_'+index[i]+'.nii') print('img'+index[i]+'Done')
对于一般格式图像利用numpy中的img = np.multiply(img1,img2)进行两幅图像的点乘即可。
以上这篇使用ITK-SNAP进行抠图操作并保存mask的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。
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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。
据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。
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2024年10月05日
2024年10月05日
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