图四：两种不同间距的建模结果，左图为z=1.0，右图为z=2.5
为了使建模结果更接近与器官的形状，我建议设置好二维图像之间的间距。
原本建模的结果“层次分明”，并不是特别美观。笔者采用高斯平滑的方案对图像进行平滑。
如果您有更好的平滑方案，欢迎您与我交流！
gauss = vtk.vtkImageGaussianSmooth()
gauss.SetInputConnection(PNG_Reader.GetOutputPort())
gauss.SetStandardDeviations(1.0, 1.0, 1.0)
gauss.SetRadiusFactors(1.0, 1.0, 1.0)
gauss.Update()
contour = vtk.vtkMarchingCubes()
gauss.GetOutput().SetSpacing(spacing)
contour.SetInputConnection(gauss.GetOutputPort())
contour.ComputeNormalsOn()
contour.SetValue(0, 100)
后面这段代码是vtk的显示部分，笔者一般不去动它，也是每一份脚本中的固有内容，如果您对该部分感兴趣，您应该查阅vtk官方文档。
mapper = vtk.vtkPolyDataMapper()
mapper.SetInputConnection(contour.GetOutputPort())
mapper.ScalarVisibilityOff()
actor = vtk.vtkActor()
actor.SetMapper(mapper)
renderer = vtk.vtkRenderer()
renderer.SetBackground([1.0, 1.0, 1.0])
renderer.AddActor(actor)
window = vtk.vtkRenderWindow()
window.SetSize(512, 512)
window.AddRenderer(renderer)
interactor = vtk.vtkRenderWindowInteractor()
interactor.SetRenderWindow(window)
if __name__ == '__main__':
window.Render()
interactor.Initialize()
interactor.Start()
个人感觉python vtk的开发并没有pythonic风格，开发者有一些将cpp的开发思路带入python库/接口的设计，让我写起来味如嚼蜡，从上面的代码亦可以看出，具有浓厚的cpp风格。
不过代码能跑就行，不得不说vtk仍然是很强大的三维重建工具！
您会看见诸如 contour.SetInputConnection(gauss.GetOutputPort()) 的句子。
这两个函数一般是成对出现，上下传递的。
笔者在参阅其他博主的博客时，同样看见这样的写法，例如:
contour.SetInputData(gauss.GetOutput())
这两个函数一般是成对出现的，进行上下传递处理结果。
在开发过程中，您可能会遇到不少报错，其中肯定会有vtk数据类型报错的问题。我整理了一份表格：
| Name | Input Type | Return Type | Variable |
|---|
| vtk.vtkPNGReader() | ? | vtkImageData | PNG_Reader |
| vtk.vtkImageGaussianSmooth() | vtkImageData | vtkImageData | gauss |
| vtk.vtkMarchingCubes() | vtkImageData | vtkPolyData | contour |
| vtk.vtkPolyDataNormals() | vtkImageData | vtkPolyData | normfilter |
希望能够帮助您解决开发过程中的一些疑惑。
医学图像的三维重建工作部分博客较少，笔者希望提供一些星星之火，大家共同进步！
笔者采用的重建代码已经打包至百度云盘，您可以通过下面的链接下载：
提取码：jpt3
本代码适用于对CT、MRI等有序医学图像进行三维重建，也可以用于其他针对有序切片进行三维重建的情况。使用python完成。
代码中附带了详细的使用流程，大家只需要按照自己的要求修改指定参数和路径即可。
本代码是使用基于CT、MRI等医学影像基于图像分割得到的二值结果进行重建。因此，在重建前需要先对医学图像进行图像分割，分割出自己需要的部分，对分割结果进行二值化（背景为黑、分割出的部分为白色），这里要注意的是，分割结果需要按照原切片序列的顺序进行命名。
希望对大家有所帮助！如果大家感兴趣，也可以看看我的其他博客和资源哦~
摘要: 医 学图像三 维 重建技术利 用二维 医 学图像序列 重建 出三 维模型,为 医 生提供直观、全面、准确 的病灶 和 正 常组织 信息,是 当今 医学影像领域研 究的 热 点之一。V T K 是国 际上 广泛 应 用 的可视化工 具 包,具有优 秀的 架构 和 运行机 制。本文研 究 了D IC O M 3.0标 准, 提 出 了正确 解读 D IC O M 医学图像 的 方 法; 深入 V T K 内部机制, 解决 了 V T K 和 D IC O M 医 学 图像读取模块 间的 数据接口问题; 在三 维 重建过程 中, 为 解决数据 巨 大、成像时 间漫 长、阶梯效 应、交互 性 不强 等 问题, 重 点剖 析 了 V T K 的数据 处理 机 制, 并给 出相关优 化 方 法。实验结 果表明 本文提 出的 解决方 案和优化 方法 实 用可 靠, 为进一 步 开发 医学三维 图形 系统打 下 了基础。
#include <vtkRenderer.h>
#include <vtkRenderWindowInteractor.h>
#include <vtkPolyDataMapper.h>
#include <vtkActor.h>
#include <vtkMarchingCubes.h>
#include
虽然Delaunay三角剖分算法可以实现网格曲面重建，但是其应用主要在二维剖分，在三维空间网格生成中遇到了问题。因为在三维点云曲面重建中，Delaunay条件不在满足，不仅基于最大最小角判断的对角线交换准则不在成立，而且基于外接圆判据的Delaunay三角化也不能保证网格质量。
VTKSurfaceReconstructionFilter则实现了一种隐式曲面重建方法，即将
```python
reader = vtk.vtkDICOMImageReader()
reader.SetDirectoryName("Your DICOM directory path")
reader.Update()
3. 设置渲染器和窗口
```python
ren = vtk.vtkRenderer()
renWin = vtk.vtkRenderWindow()
renWin.AddRenderer(ren)
iren = vtk.vtkRenderWindowInteractor()
iren.SetRenderWindow(renWin)
4. 创建体绘制算法
```python
volumeMapper = vtk.vtkSmartVolumeMapper()
volumeMapper.SetInputConnection(reader.GetOutputPort())
5. 创建体绘制属性
```python
volumeProperty = vtk.vtkVolumeProperty()
volumeProperty.SetColor(vtk.vtkColorTransferFunction())
volumeProperty.SetScalarOpacity(vtk.vtkPiecewiseFunction())
volumeProperty.ShadeOn()
volumeProperty.SetInterpolationTypeToLinear()
6. 设置体绘制属性
```python
# 设置颜色和透明度
colorFunc = vtk.vtkColorTransferFunction()
colorFunc.AddRGBPoint(-3024, 0.0, 0.0, 0.0)
colorFunc.AddRGBPoint(-77, 0.54902, 0.25098, 0.14902)
colorFunc.AddRGBPoint(94, 0.882353, 0.603922, 0.290196)
colorFunc.AddRGBPoint(179, 1, 0.937033, 0.954531)
colorFunc.AddRGBPoint(3071, 1, 1, 1)
volumeProperty.SetColor(colorFunc)
# 设置不透明度
opacityFunc = vtk.vtkPiecewiseFunction()
opacityFunc.AddPoint(-3024, 0.0)
opacityFunc.AddPoint(-77, 0.0)
opacityFunc.AddPoint(94, 0.29)
opacityFunc.AddPoint(179, 0.55)
opacityFunc.AddPoint(3071, 0.55)
volumeProperty.SetScalarOpacity(opacityFunc)
7. 创建体绘制Actor
```python
volume = vtk.vtkVolume()
volume.SetMapper(volumeMapper)
volume.SetProperty(volumeProperty)
ren.AddActor(volume)
8. 启动渲染器和窗口
```python
ren.SetBackground(0.1, 0.2, 0.4)
renWin.SetSize(600, 600)
iren.Initialize()
renWin.Render()
iren.Start()
以上是基本的流程，具体实现中还需根据数据类型和需求进行相应的调整。
