切片3D数组与投影3D数组

Question

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我是图像处理的新手，并试图理解投影。因此，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，我简单地沿着一个轴对数组求和。下面是我的代码：

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')

我不确定为什么沿着轴0和1求和不起作用。此外，我不确定轴2给我的是什么视图(上/下/侧)？最后，如果沿着一个轴的总和得到正交投影，我如何着手进行倾斜和透视投影。有没有什么变换矩阵，我必须将图像坐标相乘？

谢谢大家。

Answer 1

该错误显示您正在加载的是numpy.ma.MaskedArray而不是NumPy数组。然而，我不明白为什么你不会沿着axis=2得到误差，因为任何遮罩点都会沿着每个维度投影。这可能是因为你屏蔽了整个平面，然后对0求和只会得到一个nans数组。我不确定，但可能是np.sum不能正确处理掩码数组，您应该使用image.sum()，它可能更了解如何处理掩码。如果您共享您的.npy文件，我们可以提供更个性化的响应。

通常，求和是投影的一种方式，但也可以进行max()投影，这是最常见的体积投影形式。

关于倾斜投影，这远远不能用一个简洁的答案来概括，但通常是这样的，你想要转换图像然后进行投影。您可以查看scipy.ndimage模块以了解有关这方面的更多信息。