Nibabel是一个处理。nii格式医学图像的python库

　　1说明：
　　1。1Nibabel是一个可以读取和处理。nii格式图像的python库。
　　1。2Nibabel库是一个主要对常见的医学和神经影像文件格式进行读写的python库。
　　1。3官网：https：nipy。orgnibabelhttps：github。comnipynibabel
　　1。4安装：pipinstallnibabel本机安装sudopip3。8installihttps：pypi。tuna。tsinghua。edu。cnsimplenibabel
　　2入门：
　　2。1效果图
　　2。2代码：importnibabelasnibimportmatplotlib。pyplotasplt从github下载里面自带的数据imgnib。load（homexgjDesktopnibabelsomeonesanatomy。nii）imgdataimg。getfdata（）imgdata。shape获得数据shape信息：（长，宽，维度切片数量）print（imgdata。shape）（57，67，56）print（imgdata。shape〔3〕）获取总共的图片张数defshowslices（slices）：fig，axesplt。subplots（1，len（slices））fori，sliceinenumerate（slices）：axes〔i〕。imshow（slice。T，cmapgray，originlower）axes〔i〕。imshow（slice。T，cmapgray）slice0imgdata〔52，：，：〕slice1imgdata〔：，13，：〕slice2imgdata〔：，：，14〕showslices（〔slice0，slice1，slice2〕）一张图的标题名plt。title（BrainSlices）三张图的标题名plt。suptitle（BrainSlices）plt。show（）
　　3读取和显示图片（高级版）：
　　3。1效果图
　　3。2代码注释详细
　　3。2。1获得数据shape信息：（长，宽，维度切片数量）的2种方法。
　　3。2。2部分图片和所有图片读取和显示的方法。
　　3。3代码：查看和显示nii。gz文件，并显示图片frommatplotlibimportpylabaspltimportnibabelasnibfilenamehomexgjDesktopnibabelsomeonesanatomy。nii。gzimgnib。load（filename）方法一imgdataimg。getfdata（）imgdata。shape获得数据shape信息：（长，宽，维度切片数量）print（imgdata。shape）（57，67，56）print（imgdata。shape〔2〕）方法二width，height，queueimg。dataobj。shapeprint（img。dataobj。shape〔2〕）queue56，56张图片num1读取0，10，20，30，40，50foriinrange（0，queue，10）：获取6张imgarrimg。dataobj〔：，：，i〕5行4列plt。subplot（5，4，num）plt。imshow（imgarr，cmapgray）num1每一张图片全部显示出来num1foriinrange（queue）：获取6张imgarrimg。dataobj〔：，：，i〕9行7列，就是9756queueplt。subplot（9，7，num）plt。imshow（imgarr，cmapgray）灰图显示plt。imshow（imgarr）彩图显示num1plt。show（）
　　4将nii文件和文件包批量自动生成png图片：
　　4。1效果图
　　4。2代码：importnibabelasnibimportnumpyasnpimportimageioimportosdefreadniifile（niifile）：读取niifile文件imgnib。load（niifile）下载niifile文件（其实是提取文件）imgfdataimg。getfdata（）获取niifile数据returnimgfdatadefsavefig（file）：保存为图片fdatareadniifile（file）调用上面的函数，获得数据（x，y，z）fdata。shape获得数据shape信息：（长，宽，维度切片数量）forkinrange（z）：silcefdata〔k，：，：〕。astype（np。uint8）三个位置表示三个不同角度的切片imageio。imwrite（os。path。join（savepicdir，｛｝。png。format（k）），silce）将切片信息保存为png格式nii文件所在的路径，推荐解压后的nii文件dirniifilehomexgjDesktopnibabel1someonesanatomy。nii注意压缩包也可以，但不推荐这样，因为生成的图片变小变窄dirniifilehomexgjDesktopnibabelsomeonesepi。nii。gz路径下的文件夹名3：文件夹的名称3，是没有这个文件夹，自动生成（新建）的savepicdirhomexgjDesktopnibabel3保存png的路径os。mkdir（savepicdir）创建文件夹savefig（dirniifile）运行程序，保存为图像
　　5转换后的png图片显示：
　　5。1单张图片png的matplotlib显示的代码：importmatplotlib。pyplotaspltimgeplt。imread（homexgjDesktopnibabel2211。png）print（imge。shape）图片大小（67，56）plt。imshow（imge，cmapgray，）显示灰图plt。imshow（imge）显示彩色plt。show（）
　　5。2单张图片png的opencv显示的代码：importcv2imgcv2。imread（homexgjDesktopnibabel2211。png）窗口标题名，显示图片cv2。imshow（inputimage，img）cv2。waitKey（0）cv2。destroyAllWindows（）
　　5。3读取文件夹下所有的png的图片的matplotlib显示：importglobasgbimportmatplotlib。pyplotaspltimgpathgb。glob（homexgjDesktopnibabel22。png）forpathinimgpath：imgeplt。imread（path）plt。imshow（imge，cmapgray）显示灰图plt。show（）
　　5。4opencv的读取文件夹下所有的png图片的方法：推荐importglobasgbimportcv2imgpathgb。glob（homexgjDesktopnibabel22。png）forpathinimgpath：imgcv2。imread（path）cv2。imshow（img，img）cv2。waitKey（1000）
　　5。4效果图
　　入门介绍到这里。