二D图像序列转为3D

要求

• 图像名称从小到大
• 图像的空间分辨率已知

方法

• 确定三维图像在xyz轴的大小
• 建立三维矩阵
• 依序读入图像并为相应的三维矩阵赋值
• 用SimpleITK将三维矩阵写入三维数据文件

python 代码

import cv2
import os
import SimpleITK
import numpy as np

PATH_IMAGES = './crop/3/' # 图像序列路径
PATH_RAW = './3D/' # 三维数据存储路径
images_name = sorted(os.listdir(PATH_CROP)) # 图像序列文件名从小到大存为列表

Ref = cv2.imread(os.path.join(PATH_CROP, images_name[0]))
dim = (Ref.shape[0], Ref.shape[1], len(images_name)) # 三维数据大小； cv2为yx
model = np.zeros(dim) # 三维矩阵

i = 0
for image_name in images_name:
    image = cv2.imread(os.path.join(PATH_CROP, image_name))
    gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)  
    model[:, :, i] = gray 
    i += 1

model = np.transpose(model, (2, 1, 0)) 三维数据要求为zyx
img = SimpleITK.GetImageFromArray(model, isVector=False)
img.SetSpacing((0.111, 0.111, 0.250)) # 空间分辨率已知
img.SetOrigin((0,0,0)) # 中心点可依需设
SimpleITK.WriteImage(img, os.path.join(PATH——RAW, "US" + ".mhd"))# 写入三维数据