python中ROI的重心

Question

我有一个ROIs的Nifti文件，它是一个192 x 192 x 12的数组，希望能够找到整个东西的质心以及12个切片中的每一个。我正在使用

cm = join(dname, 'cardiac_roi.nii')
roi_img = nib.load(cm)
roi_data = roi_img.get_data()
CM = ndimage.measurements.center_of_mass(roi_data)

然后我得到了错误：

TypeError: 'numpy.float64' object is not iterable

当我只尝试一个切片时，也会发生同样的事情

CM = ndimage.measurements.center_of_mass(roi_data[:,:,1])

我该如何解决这个问题？

Answer 1

您可以通过替换以下行来修复它：

CM = ndimage.measurements.center_of_mass(roi_data)

下面是几行代码：

import numpy  # Unnecessary if you've already done this.
CM = ndimage.measurements.center_of_mass(numpy.array(roi_data))

说明:从你的评论来看，roi_data是一个NumPy memory-mapped array。ndimage.measurements.center_of_mass函数需要一个常规的NumPy数组；即ndarray的一个实例。理论上，由于内存映射数组的类型为memmap，而memmap是ndarray的子类，因此您的原始代码应该可以工作；实际上，它会失败(如您所发现的)，解决方法是显式地将内存映射数组转换为普通的NumPy数组。您的代码不工作的事实代表了对Liskov substitution principle的违反，并表明NumPy或SciPy (最有可能是前者)中存在错误。

查看ndimage源代码，我追踪到了行为上的差异，即对于内存映射数组x，x.sum()的结果是另一个(零维)数组，而对于常规的NumPy ndarray x，x.sum()的结果是一个标量(例如，numpy.float64的一个实例)。这个NumPy bug report看起来很相关。