例如,在Windows上可以使用CMD或PowerShell,在macOS或Linux上可以使用Terminal。 输入安装命令: 在命令行终端中,输入以下命令来安装nibabel: bash pip install nibabel 这条命令会使用Python的包管理工具pip从Python包索引(PyPI)下载并安装nibabel。 等待安装完成: 执行上述命令后,pip会自动下载nibabel及其依赖项,并安装...
NiBabel是一个用于读取和写入神经影像数据格式的Python库。NIfTI(Neuroimaging Informatics Technology Initiative)是一种常用的神经影像数据格式,用于存储脑部结构和功能的图像数据。 使用NiBabel预处理NIfTI数据格式的步骤如下: 安装NiBabel库:可以使用pip命令在Python环境中安装NiBabel库。在命令行中运行以下命令: 安装NiBabel...
回顾一下,首先我们定义了nibabel图像,说他有三个组成部分,第一部分是图像的矩阵,很容易理解;第三部分是文件的信息,也很容易理解;第二部分是仿射矩阵,于是我们需要知道为什么需要这个矩阵。接下来我们定义了voxel并引出了坐标系不一致的问题,然后我们定义了不同的参考系并说明了参考系之间的一些关系。 但是以上指出的...
Nibabel Nibabel 是 channel_last,即(240,240,155),其中155是图像通道数,也就是155张图像,可以把nii看成二维图像,也可以看成三维。 Nibabel的安装 pip install nibabel 图像的加载 example_filename=os.path.join(data_path,'example.nii.gz')img=nib.load(example_filename) 图像的查看 img.shape(512,512,7...
NumPy和Nibabel可以很方便地集成使用,因为Nibabel的数据结构和NumPy数组是兼容的。以下是一些示例代码来展示NumPy和Nibabel集成的用法: 读取NIfTI格式的图像文件并将其转换为NumPy数组: import nibabel as nib import numpy as np img = nib.load('example.nii.gz') img_data = img.get_fdata() 复制代码 将...
最近在做一些nifty文件格式图像的处理,由于对numpy更熟悉且运算更快,并且有时候需要把某一层抽出来,所以习惯于把它转化为numpy数组再进行处理,但发现在具体处理的时候,总会出现一些rotation上的问题,后来发现是把nibabel(nib)和SimpleITK(sitk)库混用的原因。
SimpleITK读取数据是(X,Y,Z)显示,Nibabel读取图像是(Z,Y,X)显示,也就是Nibabel加载的图像会旋转90°,其中X表示通道数,即切片层数。详情 importSimpleITK as sitkimportskimage.io as iodefread_img(path): img=sitk.ReadImage(path) data=sitk.GetArrayFromImage(img)returndata#显示一个系列图defshow_img(data...
SimpleITK读取数据是(X,Y,Z)显示,Nibabel读取图像是(Z,Y,X)显示,也就是Nibabel加载的图像会旋转90°,其中X表示通道数,即切片层数。详情 importSimpleITK as sitkimportskimage.io as iodefread_img(path): img=sitk.ReadImage(path) data=sitk.GetArrayFromImage(img)returndata#显示一个系列图defshow_img(data...
3 nibabel (python库) 3.1 基本操作 3.1.1 导入nii import nibabel as nib filename = 'CTC-1835078273_seg.nii' img = nib.load(filename) img.shape #(512, 512, 539) 1. 2. 3. 4. 5. 一个nibable 图像有三部分组合而成: image数据,三维/四维图像 ...
Nibabel的安装 可以通过pip进⾏安装 pip install nibabel 简单的图像读取和存储操作 import os import nibabel as nib # 读取图像 path='C:\Users\Darren\Desktop\example.nii.gz'img=nib.load(path)# 查看图像的长宽⾼ img.shape # 图像进⾏仿射变换 img.affine.shape # 保存图像 path_save='C:\Users\...