Python-VTK怎么批量讀取二維切片并顯示三維模型

Python-VTK怎么批量讀取二維切片并顯示三維模型

概述

在醫學影像處理和計算機圖形學中，三維重建是一個重要的任務。通過將一系列二維切片圖像（如CT或MRI掃描）組合起來，可以生成三維模型。Python結合VTK（Visualization Toolkit）庫可以方便地實現這一過程。本文將介紹如何使用Python和VTK批量讀取二維切片圖像，并顯示生成的三維模型。

準備工作

在開始之前，確保你已經安裝了以下Python庫： - vtk - numpy - os

你可以使用以下命令安裝這些庫：

pip install vtk numpy

批量讀取二維切片

首先，我們需要將二維切片圖像加載到內存中。假設所有的切片圖像都存儲在一個文件夾中，并且按照順序命名（例如slice_001.png, slice_002.png, …）。

import os
import vtk
import numpy as np

def load_slices(directory):
    slices = []
    filenames = sorted(os.listdir(directory))
    for filename in filenames:
        if filename.endswith('.png') or filename.endswith('.jpg'):
            reader = vtk.vtkPNGReader() if filename.endswith('.png') else vtk.vtkJPEGReader()
            reader.SetFileName(os.path.join(directory, filename))
            reader.Update()
            slices.append(reader.GetOutput())
    return slices

創建三維模型

接下來，我們將這些二維切片組合成一個三維體數據。VTK提供了vtkImageAppend類來實現這一功能。

def create_volume(slices):
    append_filter = vtk.vtkImageAppend()
    append_filter.SetAppendAxis(2)  # 沿著Z軸拼接
    for slice in slices:
        append_filter.AddInputData(slice)
    append_filter.Update()
    return append_filter.GetOutput()

顯示三維模型

最后，我們使用VTK的渲染管線來顯示生成的三維模型。

def display_volume(volume):
    # 創建映射器
    volume_mapper = vtk.vtkSmartVolumeMapper()
    volume_mapper.SetInputData(volume)

    # 創建屬性
    volume_property = vtk.vtkVolumeProperty()
    volume_property.ShadeOn()
    volume_property.SetInterpolationTypeToLinear()

    # 創建體積
    volume_actor = vtk.vtkVolume()
    volume_actor.SetMapper(volume_mapper)
    volume_actor.SetProperty(volume_property)

    # 創建渲染器和窗口
    renderer = vtk.vtkRenderer()
    render_window = vtk.vtkRenderWindow()
    render_window.AddRenderer(renderer)
    render_window_interactor = vtk.vtkRenderWindowInteractor()
    render_window_interactor.SetRenderWindow(render_window)

    # 添加體積到渲染器
    renderer.AddVolume(volume_actor)
    renderer.SetBackground(0.1, 0.2, 0.4)

    # 開始交互
    render_window.Render()
    render_window_interactor.Start()

完整代碼

將上述步驟整合在一起，完整的代碼如下：

import os
import vtk
import numpy as np

def load_slices(directory):
    slices = []
    filenames = sorted(os.listdir(directory))
    for filename in filenames:
        if filename.endswith('.png') or filename.endswith('.jpg'):
            reader = vtk.vtkPNGReader() if filename.endswith('.png') else vtk.vtkJPEGReader()
            reader.SetFileName(os.path.join(directory, filename))
            reader.Update()
            slices.append(reader.GetOutput())
    return slices

def create_volume(slices):
    append_filter = vtk.vtkImageAppend()
    append_filter.SetAppendAxis(2)  # 沿著Z軸拼接
    for slice in slices:
        append_filter.AddInputData(slice)
    append_filter.Update()
    return append_filter.GetOutput()

def display_volume(volume):
    volume_mapper = vtk.vtkSmartVolumeMapper()
    volume_mapper.SetInputData(volume)

    volume_property = vtk.vtkVolumeProperty()
    volume_property.ShadeOn()
    volume_property.SetInterpolationTypeToLinear()

    volume_actor = vtk.vtkVolume()
    volume_actor.SetMapper(volume_mapper)
    volume_actor.SetProperty(volume_property)

    renderer = vtk.vtkRenderer()
    render_window = vtk.vtkRenderWindow()
    render_window.AddRenderer(renderer)
    render_window_interactor = vtk.vtkRenderWindowInteractor()
    render_window_interactor.SetRenderWindow(render_window)

    renderer.AddVolume(volume_actor)
    renderer.SetBackground(0.1, 0.2, 0.4)

    render_window.Render()
    render_window_interactor.Start()

if __name__ == "__main__":
    directory = "path_to_your_slices_directory"
    slices = load_slices(directory)
    volume = create_volume(slices)
    display_volume(volume)

結論

通過上述步驟，我們可以使用Python和VTK庫批量讀取二維切片圖像，并將其組合成一個三維模型進行顯示。這種方法在醫學影像處理、計算機圖形學等領域具有廣泛的應用。希望本文能幫助你理解如何使用VTK進行三維重建和可視化。