基于阈值的Numpy 4D阵列掩码二值化

5q4ezhmt 于 2023-08-05 发布在其他

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我有一个图像，这是一个4D numpy数组。我想根据阈值做一个面具。这是基于如下所示的第一个4D阵列（平均值的40%）。所以我想把低于这个值的所有东西都归零来制作遮罩。我下面有一些代码，但当我有了nifti图像的面具看起来是错误的。有人能指出原因吗？我必须首先将numpy数组规范化为[0 1]吗？谢谢你的好意

mean =  np.mean(im_aray[:,:,:,0])
  threshold = 0.4 * mean_echo1
  idx = im_array[:,:,:,0] < threshold
  mask = np.ones(np.shape(im_array))
  mask[idx,0] = threshold

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numpy

来源：https://stackoverflow.com/questions/76730907/numpy-4d-array-mask-binarisation-based-on-threshold-value

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按热度按时间

ghhkc1vu1#

你必须首先对图像进行归一化，然后计算阈值等等。

im_array = im_array / np.max(im_array)
  mean_echo1 = np.mean(im_array[:, :, :, 0])
  threshold = 0.4 * mean_echo1

  # Create an index array where all the voxels with intensity values below the
  # threshold are set to True.
  idx = im_array[:, :, :, 0] < threshold

  # Create a mask where all the voxels with intensity values below the threshold
  # are set to 0, and all the other voxels are set to 1.
  mask = np.ones(np.shape(im_array))
  mask[idx] = 0

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