介紹如何使用 SimpleITK 的 LabelOverlay
將標註影像(label image)自動套用色彩後,疊加在原始影像上。
在檢視原始影像與標註影像的對應時,除了用 LabelToRGBImageFilter
將標註影像轉為 RGB 彩色影像之外,也可以利用 LabelOverlay
自動將標註影像轉為 RGB 彩色影像之後,直接疊在原始影像上面。
import SimpleITK as sitk import matplotlib.pyplot as plt # 讀取平均腦影像檔案 avgImage = sitk.ReadImage("average_template/average_template_25.nrrd") # 讀取影像標註檔案 anoImage = sitk.ReadImage("annotation/ccf_2017/annotation_25.nrrd") # 將影像轉為 8 位元無號整數 avgImageUint8 = sitk.Cast(sitk.RescaleIntensity(avgImage, outputMinimum=0, outputMaximum=255), sitk.sitkUInt8) # 套疊標註影像 overlay = sitk.LabelOverlay(avgImageUint8, anoImage, opacity=0.4) # 顯示影像切面 nda = sitk.GetArrayViewFromImage(overlay) fig, axs = plt.subplots(1, 3, figsize=(15, 5)) axs[0].imshow(nda[nda.shape[0]//2,:,:]) axs[1].imshow(nda[:,nda.shape[1]//2,:]) axs[2].imshow(nda[:,:,nda.shape[2]//2]) plt.show()
通常影像分割(image segmentation)所產生的二進位(binary)遮罩影像,也都會使用 LabelOverlay
來套疊,方便觀察分割結果(程式碼都相同,只是檔案內容不同而已):
import SimpleITK as sitk import matplotlib.pyplot as plt # 讀取平均腦影像檔案 avgImage = sitk.ReadImage("average_template/average_template_25.nrrd") # 讀取影像分割遮罩檔案 anoImage = sitk.ReadImage("annotation/ccf_2017/structure_masks/structure_masks_25/structure_477.nrrd") # 將影像轉為 8 位元無號整數 avgImageUint8 = sitk.Cast(sitk.RescaleIntensity(avgImage, outputMinimum=0, outputMaximum=255), sitk.sitkUInt8) # 套疊遮罩影像 overlay = sitk.LabelOverlay(avgImageUint8, anoImage, opacity=0.4) # 顯示影像切面 nda = sitk.GetArrayViewFromImage(overlay) fig, axs = plt.subplots(1, 3, figsize=(15, 5)) axs[0].imshow(nda[nda.shape[0]//2,:,:]) axs[1].imshow(nda[:,nda.shape[1]//2,:]) axs[2].imshow(nda[:,:,nda.shape[2]//2]) plt.show()