blocks|key|1185540|text|PyBuffer应该是该转换的首选类。它是Module_BridgeNumPy的一部分，需要在ITK的CMake配置步骤中启用。如果你想使用SimpleITK，this应该会有所帮助。一旦你有了一个正常的itk：：镜像，你就可以使用许多支持的formats之一将它写到磁盘上。|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|offset|length|data|1185541|entityMap|0|LINK|mutability|MUTABLE|url|https://itk.org/Doxygen/html/classitk_1_1PyBuffer.html|1|http://insightsoftwareconsortium.github.io/SimpleITK-Notebooks/01_Image_Basics.html|2|https://itk.org/Wiki/ITK/File_Formats^0|0|8|0|28|4|1|3D|7|2|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|P|8|@]|9|@$A|Q|B|R|1|S]|$A|T|B|U|1|V]|$A|W|B|X|1|Y]]|C|$]]|$1|D|3|-4|5|6|7|Z|8|@]|9|@]|C|$]]]|E|$F|$5|G|H|I|C|$J|K]]|L|$5|G|H|I|C|$J|M]]|N|$5|G|H|I|C|$J|O]]]]

<a href="https://itk.org/Doxygen/html/classitk_1_1PyBuffer.html" rel="nofollow noreferrer">PyBuffer</a> should be the class of choice for that conversion. It is part of Module_BridgeNumPy which needs to be enabled in CMake configuration step of ITK. If you want to use SimpleITK, <a href="http://insightsoftwareconsortium.github.io/SimpleITK-Notebooks/01_Image_Basics.html" rel="nofollow noreferrer">this</a> should help. Once you have a normal itk::Image, you can write it to disk using one of many supported <a href="https://itk.org/Wiki/ITK/File_Formats" rel="nofollow noreferrer">formats</a>.

blocks|key|5455596|text|您可以在Paraview中导入3d+numpy数组。然后将其导出为与ITKSnap兼容的NIH、nifti或分析文件|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|data|5455597|​|5455598|📷|atomic|offset|length|5455599|5455600|5455601|将3d阵列保存到vtr文件。您可以按照此链接的说明进行操作。https://www.kaggle.com/ironbar/saving...|ordered-list-item|5455602|Open+the+file+with+Paraview+to+the+thresholds|5455603|Visualize|5455604|+|5455605|+to+the+Paraview将不同的阈值应用于数据，根据问题的不同数量和范围将被设置为不同的颜色和不透明度|unordered-list-item|5455606|5455607|获得正确的文件格式后，可以将其加载到ITKSnap中|5455608|entityMap|0|IMAGE|mutability|IMMUTABLE|imageUrl|https://ask.qcloudimg.com/http-save/yehe-900000/302a8ad61552e7f8d813b50e476cc100.png|imageAlt|1|LINK|MUTABLE|url|https://www.kaggle.com/ironbar/saving^0|0|0|0|1|0|0|0|0|U|11|1|0|0|0|0|0|0|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|1D|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|B|3|C|5|6|7|1E|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|D|3|E|5|F|7|1F|8|@]|9|@$G|1G|H|1H|1|1I]]|A|$]]|$1|I|3|C|5|6|7|1J|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|J|3|-4|5|6|7|1K|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|K|3|L|5|M|7|1L|8|@]|9|@$G|1M|H|1N|1|1O]]|A|$]]|$1|N|3|O|5|M|7|1P|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|P|3|Q|5|M|7|1Q|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|R|3|S|5|6|7|1R|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|T|3|U|5|V|7|1S|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|W|3|-4|5|6|7|1T|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|X|3|Y|5|6|7|1U|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|Z|3|-4|5|6|7|1V|8|@]|9|@]|A|$]]]|10|$11|$5|12|13|14|A|$15|16|17|-4]]|18|$5|19|13|1A|A|$1B|1C]]]]

You can import the 3d numpy array in Paraview.
Then export it as a NIH, nifti or analyze file which is compatible with ITKSnap 

<a href="https://i.stack.imgur.com/e9167.png" rel="nofollow noreferrer"><img src="https://i.stack.imgur.com/e9167.png" alt="paraview"></a>

<ol>
<li>Save the 3d array to vtr file. You can follow the instructions of this link.
<a href="https://www.kaggle.com/ironbar/saving" rel="nofollow noreferrer">https://www.kaggle.com/ironbar/saving</a>...</li>
<li>Open the file with Paraview</li>
<li>Apply different thresholds to the data, depending on the problem the number and range will be different.</li>
<li>Apply different color and opacity to the thresholds</li>
<li>Visualize</li>
</ol>

After you get the correct file format you can load it in ITKSnap

How to convert 3D Numpy arrays, which represent video of medical data to a proper file format that is compatible for ITK-SNAP application to do manual segmentation?

3D Numpy arrays into ITK SNAP

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如何将代表医学数据视频的3D Numpy数组转换为适合ITK-SNAP应用程序的文件格式，以便进行手动分割？

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