python 读取保存三维图像数据_python plotly 保存三维图

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2 5 6 × 2 5 6 × 6 4 大小的图像存入本地，本来数据是h5文件存储的，可是那样不方便可视化。所以， 为了直观起见 ， 我想将三维图像数据保存到本地，方便可视化。 1. 失败的case 使用cv2，libtiff两种方式保存，结果都只能最多存第三个轴<=3的图像，宣告失败。 2. 成功的case 2.1 SimpleITK 首先安装SimpleITK pip install SimpleITK 接着code中使用，注意维度要求。 import SimpleITK as sitk ## save prob = np.array(prob).squeeze(1)[...,0] # after: [64, 256, 256] out = sitk.GetImageFromArray(prob) sitk.WriteImage(out,out_dir+"/"+fname[i].replace(raw_type, proc_type)) ## input itk_img = sitk.ReadImage('./nifti.nii.gz') img = sitk.GetArrayFromImage(itk_img) print("img shape:",img.shape) 注意：这个包不允许使用中文字符！不然报错 维度：d, h, w = block.shape {:04d}.format 可以保存0000， 0001， 0002 类似的文件名。 2.2 可视化 导入fiji就可以查看了~ 目录0. Motivation1. 失败的case2. 成功的case2.1 SimpleITK2.2 可视化0. Motivation因为项目需求，我需要将256×256×64256\times256\times64256×256×64大小的图像存入本地，本来数据是h5文件存储的，可是那样不方便可视化。所以，为了直观起见，我想将三维图像数据保存到本地，方便可视化。1. 失败的case使... fig = go.Figure(data=[go.Mesh3d(x=(70np.random.randn(N)), y=(55np.random.randn(N)), z=(40*np.random.randn(N)), opacity=0.5, color=‘rgba(244,22,100,0.6)’ import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D # 读取 excel 数据 data = pd.read_excel('data.xlsx') # 获取 x、y、z 坐标数据 x = data['x'] y = data['y'] z = data['z'] # 绘制三维点云图 fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') ax.scatter(x, y, z, c='r', marker='o') ax.set_xlabel('X Label') ax.set_ylabel('Y Label') ax.set_zlabel('Z Label') plt.show() 其中，`data.xlsx` 是存储数据的 excel 文件，`x`、`y`、`z` 分别是 excel 表格中的三列数据，表示三维坐标系中的 x、y、z 坐标。使用 `scatter` 函数绘制三维点云图，`c` 参数表示点的颜色，`marker` 参数表示点的形状。最后使用 `set_xlabel`、`set_ylabel`、`set_zlabel` 函数设置坐标轴标签，使用 `show` 函数显示图像。