python - 在 python 中将 2D 切片合并到 3D 体积

Question

看似简单的问题，没有图像处理/处理经验的人其实没那么容易。

我不只是想将 2D 阵列堆叠在一起，而是通过合并多个由空白分隔的二进制 2D 切片来创建 3D 体积。

例子:
用零定义一个 3D 矩阵:

A = np.zeros((100,100,100))

在 A 的第一个切片中放置一个矩形区域:

A[0,25:75,25:75] = 1

将A最后一片中间的值设置为1:

A[99,50,50] = 1

我现在如何线性合并这两个切片，以便结果是 3D 体积内的“金字塔”。

预先感谢您提出任何建议。

编辑:目的是能够通过在多个切片中定义多个 2D 感兴趣区域来选择不同的感兴趣体积。还想象一下，例如，在切片 0 中定义一个大圆圈，在切片 50 中定义一个小圆圈，然后在切片 100 中再次定义一个更大的圆圈。感兴趣的结果体积应该是一个“沙漏结构”。

Answer 1

您应该评估第一个切片的每个点与最后一个切片的每个点之间的距离和角度，而对于每一步，您应该以恒定角度线性减小距离。

A = np.zeros((100,100,100))
A[0,25:75,25:75] = 1
A[99,50,50] = 1

from math import sin, cos, atan2
dim = 100
for i99,j99 in np.swapaxes(np.where(A[dim-1]==1),0,1):
    for i0,j0 in np.swapaxes(np.where(A[0]==1),0,1):
        di = (i0-i99)
        dj = (j0-j99)
        dist = (di**2 + dj**2)**0.5
        ang = atan2(dj,di)
        for t in range(1,dim-1):
            ndist = dist * (1 - t/dim)
            pi = round(sin(ang)*ndist) + i99
            pj = round(cos(ang)*ndist) + j99
            A[t][pi][pj] = 1

现在我们应该检查我们的代码

在 [2] 中:

A[96][48:53,48:53]

输出[2]:

array([[ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.],
       [ 0.,  1.,  1.,  1.,  0.],
       [ 0.,  1.,  1.,  1.,  0.],
       [ 0.,  1.,  1.,  1.,  0.],
       [ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.]])