切片 3D 数组与投影

Question

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我是图像处理的新手，并试图了解投影。所以当我们有一个 3D 图像时，它只是一个 3D numpy 数组，我通过从 3D 数组中切出一个 2D 数组来查看它。为了进行正交投影，我只是简单地将沿一个轴的数组相加。这是我的代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

#shape of the 'image' array is (256, 256, 176) so i am assuming there are 256 slices and row and column of each slice is 256x176
image = np.load('brain_ct.npy')

#when i sum along axis 0 or axis 1, the image shows up as blank with some warnings
#(Warning: converting a masked element to nan)
#only summing up along axis 2 works (not sure why is that)
collapsed = np.sum(image, axis=2)

plt.imshow(collapsed, cmap='gray')

我不确定为什么沿轴 0 和 1 求和不起作用。另外，我不确定轴 2 给我什么视图（上/下/侧）？最后，如果沿一个轴求和得出正交投影，我该如何进行倾斜和透视投影。是否有任何转换矩阵需要与图像坐标相乘？

谢谢大家。

Answer 1

该错误似乎表明您正在加载 numpy.ma.MaskedArray 而不是 NumPy 数组。但是，我不明白为什么您不会沿轴 = 2 得到错误，因为任何蒙版点都将沿每个维度投影。可能你有一个被屏蔽的整个平面，然后沿 0 求和只会给你一个 nans 数组。我不确定，但可能是np.sum 没有正确处理掩码数组，您应该改用image.sum()，它可能更了解如何处理掩码。如果您分享您的 .npy 文件，我们可以提供更加个性化的回复。

一般来说，求和是一种投影方式，但您也可以使用max()，这是最常见的体积投影形式。

关于倾斜投影，这远远超出了在 SO 答案中简明扼要的概括，但通常是的，您想要转换图像然后进行投影。您可以查看scipy.ndimage 模块以获取更多信息。