import SimpleITK as sitk import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 读取目标图像 target_img = cv2.imread('./plot_abdomenreg_arrow.jpg') # 读取目标图像 target_img = cv2.cvtColor(target_img, cv2.COLOR_BGR2RGB) # 转换颜色空间 # 读取分割图像 seg_data = sitk.GetArrayFromImage(sitk.ReadImage('./logs/abdomenreg/SegReg_edt/0029_0030_reg/seg_fixed.nii.gz')) # 提取第二维度第40层切片（注意维度顺序） # 根据seg_image.nii.gz的尺寸(96,80,128)，应取中间维度 seg_slice = seg_data[:, 40, :] # 得到(96,128)的二维数组 seg_slice = np.flipud(seg_slice) # 上下翻转图像 # 调整分割图像的尺寸以匹配目标图像的尺寸 target_height, target_width, _ = target_img.shape seg_slice_resized = cv2.resize(seg_slice, (target_width, target_height), interpolation=cv2.INTER_NEAREST) # 创建空白轮廓图像 contour_img = np.zeros_like(target_img) # 设置颜色映射 labels = np.unique(seg_slice_resized) colors = plt.cm.jet(np.linspace(0, 1, len(labels))) # 绘制轮廓 for label, color in zip(labels, colors): if label == 0: continue mask = (seg_slice_resized == label).astype(np.uint8) contours, _ = cv2.findContours(mask, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) cv2.drawContours( contour_img, contours, -1, (int(color[0]*255), int(color[1]*255), int(color[2]*255)), 1 ) # 叠加显示 combined = cv2.addWeighted(target_img, 1, contour_img, 1, 0) # 保存结果 cv2.imwrite('contour_overlay.png', cv2.cvtColor(combined, cv2.COLOR_RGB2BGR)) cv2.imwrite('contour_seg.png', cv2.cvtColor(combined, cv2.COLOR_RGB2BGR))把这段代码改为plt作图

<think>好的，我需要帮助用户将现有的基于OpenCV和SimpleITK的代码转换为使用matplotlib（plt）进行可视化。让我先仔细阅读用户提供的代码，理解其功能，然后思考如何用matplotlib实现相同的效果。 首先，原代码的主要步骤是： 1. 读取目标图像（一张JPEG图像）并转换颜色空间。 2. 读取分割结果（NIfTI格式），提取特定切片并进行调整。 3. 调整分割切片的尺寸以匹配目标图像。 4. 创建空白图像，为每个标签生成轮廓，叠加到目标图像上。 5. 保存结果。 用户希望改用matplotlib作图，这意味着需要将OpenCV的图像处理部分替换为matplotlib的函数，同时保持最终效果一致。 首先，分析各个步骤可能的变化点： 1. **图像读取和颜色空间转换**：原代码使用OpenCV的cv2.imread读取图像，并将BGR转换为RGB。而matplotlib的imread直接读取为RGB，所以这一步可以简化，用plt.imread代替，无需颜色转换。 2. **读取NIfTI文件**：这部分仍然需要使用SimpleITK，因为涉及医学图像格式的处理，matplotlib本身不支持。因此，sitk.ReadImage和sitk.GetArrayFromImage仍然需要保留。 3. **切片处理**：原代码使用numpy进行数组操作，这部分保持不变，但需要注意matplotlib显示时的坐标方向，可能需要调整转置或翻转操作。 4. **调整分割图像尺寸**：原代码使用cv2.resize，但matplotlib的显示尺寸可以通过调整图像插值或设置extent参数来控制。不过，为了精确匹配目标图像尺寸，可能仍然需要使用resize，但可以用skimage的resize代替，或者继续使用cv2.resize，因为这只是数组操作，不影响后续显示。 5. **生成轮廓**：原代码使用cv2.findContours和cv2.drawContours来绘制轮廓。在matplotlib中，需要找到替代方法。可能的方案是使用skimage的measure.find_contours函数来获取轮廓的坐标，然后用plt.plot来绘制这些轮廓。 6. **颜色映射**：原代码使用plt.cm.jet生成颜色，这部分可以保留，但需要注意颜色的应用方式。 7. **叠加显示和保存**：matplotlib的figure和axes可以用于叠加图像和轮廓，最后保存为图片。 接下来，分步骤思考如何转换每个部分： **1. 读取目标图像**： 原代码： target_img = cv2.imread('./plot_abdomenreg_arrow.jpg') target_img = cv2.cvtColor(target_img, cv2.COLOR_BGR2RGB) 改为使用matplotlib： target_img = plt.imread('./plot_abdomenreg_arrow.jpg') 注意：plt.imread读取的已经是RGB格式，无需转换。但需要确认图像路径是否正确，以及是否可能读取带有alpha通道的情况，可能需要处理为三通道。 **2. 读取分割图像**： 这部分保持不变，仍使用SimpleITK读取NIfTI文件。 **3. 切片处理**： 原代码提取中间维度的第40层切片，并进行翻转。需要注意的是，matplotlib的imshow默认原点在左上角，而医学图像可能原点在左下，因此翻转操作可能需要调整。原代码使用np.flipud，可能需要保留，但需要检查显示方向是否正确。 **4. 调整分割图像尺寸**： 原代码使用cv2.resize，这里可以继续使用，因为结果只是一个numpy数组，不影响后续处理。或者使用skimage.transform.resize，但需要注意插值方法。由于分割图是二值或标签图像，应使用最近邻插值（INTER_NEAREST），所以cv2.resize仍然合适。 **5. 创建轮廓**： 这是关键部分。原代码使用cv2.findContours找到轮廓，然后用drawContours绘制到空白图像上。在matplotlib中，需要找到每个轮廓的路径，然后用plot函数绘制。 skimage.measure.find_contours可以找到二值图像的轮廓线，返回轮廓的坐标。对于每个标签，生成对应的二值掩膜，然后找到轮廓，用plot绘制。 需要循环每个非零标签，生成对应的掩膜，找到轮廓，然后在同一张图上绘制。 颜色部分，原代码使用plt.cm.jet的颜色，转换为0-255的整数值。在matplotlib中，可以直接使用颜色元组，例如(color[0], color[1], color[2])，注意颜色值在0-1之间，或者转换为0-255但需要在plot中指定color参数时注意格式。 **6. 叠加显示**： 原代码使用cv2.addWeighted将轮廓叠加到目标图像上。在matplotlib中，可以通过先显示目标图像，然后在同一坐标系下绘制轮廓线来实现叠加效果。 **7. 保存结果**： 使用plt.savefig代替cv2.imwrite，注意保存前关闭坐标轴，调整边框等。 可能的代码结构： - 创建figure和axes - 显示目标图像 - 对每个标签生成轮廓，用plot绘制 - 调整坐标轴，去除刻度 - 保存图像 需要注意的问题： - 坐标方向：matplotlib的imshow默认原点在上，而医学图像可能在下，可能需要调整extent参数或使用origin参数。 - 图像尺寸：确保调整后的分割图像与目标图像尺寸一致，否则轮廓位置会错位。 - 轮廓的坐标：skimage的find_contours返回的坐标是基于数组的行列索引，可能需要转置或调整以匹配图像显示。 - 颜色映射：正确应用颜色到每个轮廓。 - 图像保存的分辨率和质量：使用plt.savefig的dpi参数控制。 现在，逐步构建代码： 1. 导入所需库： 除了原代码的导入，还需要导入skimage.measure.find_contours： import SimpleITK as sitk import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from skimage.measure import find_contours 2. 读取目标图像： target_img = plt.imread('./plot_abdomenreg_arrow.jpg') # 直接读取为RGB 3. 读取分割图像并处理切片： seg_data = sitk.GetArrayFromImage(sitk.ReadImage('./logs/abdomenreg/SegReg_edt/0029_0030_reg/seg_fixed.nii.gz')) seg_slice = seg_data[:, 40, :] seg_slice = np.flipud(seg_slice) 4. 调整分割图像尺寸： target_height, target_width = target_img.shape[0], target_img.shape[1] seg_slice_resized = cv2.resize(seg_slice, (target_width, target_height), interpolation=cv2.INTER_NEAREST) 注意：这里可能需要保留cv2.resize，因为它处理数组的尺寸调整，不影响后续。或者使用skimage.transform.resize，但需要确保处理正确。 5. 创建figure和axes，显示目标图像： fig, ax = plt.subplots(figsize=(target_width/100, target_height/100), dpi=100) # 根据实际尺寸调整 ax.imshow(target_img) 6. 生成颜色映射： labels = np.unique(seg_slice_resized) colors = plt.cm.jet(np.linspace(0, 1, len(labels))) 7. 对每个非零标签绘制轮廓： for label, color in zip(labels, colors): if label == 0: continue mask = (seg_slice_resized == label).astype(np.uint8) contours = find_contours(mask, level=0.5) # 找到轮廓 for contour in contours: ax.plot(contour[:, 1], contour[:, 0], linewidth=1, color=color[:3]) # 注意坐标顺序 注意：find_contours返回的轮廓坐标是（行，列），而imshow的x轴是列，y轴是行。因此，在plot时，x对应contour[:, 1]，y对应contour[:, 0]。同时，可能需要调整坐标方向，例如如果图像显示上下颠倒，可能需要取反。 原代码中的seg_slice经过np.flipud处理，所以在调整大小后，seg_slice_resized的方向是否与target_img一致？可能需要确认是否需要额外的翻转。或者，在绘制轮廓时调整坐标。 例如，如果target_img在matplotlib中显示正确，而分割图经过flipud，那么在调整大小后，可能需要再次翻转，或者在绘制轮廓时调整y坐标。 可能需要进一步测试，但根据原代码，seg_slice_resized已经是调整后的，并且经过flipud，所以在matplotlib中显示时是否需要调整？ 这可能涉及到坐标原点的匹配问题。例如，原代码使用cv2处理，而cv2的坐标原点在左上角，matplotlib默认的imshow原点在左上角（当origin未设置时）。因此，可能不需要额外调整。但需要验证。 如果发现轮廓位置上下颠倒，可能需要调整contour[:, 0]为 mask.shape[0] - contour[:, 0]，或者在调整分割图时处理。 8. 隐藏坐标轴并保存图像： ax.axis('off') plt.subplots_adjust(left=0, right=1, top=1, bottom=0) # 去除白边 plt.savefig('contour_overlay_plt.png', bbox_inches='tight', pad_inches=0, dpi=100) plt.close() 这样，应该能够生成叠加轮廓后的图像，并保存为png文件。 测试可能出现的问题： - 轮廓坐标是否正确对应到目标图像的位置。 - 颜色是否正确应用。 - 图像保存时是否有白边，需要通过调整subplots_adjust和bbox_inches='tight'来处理。 - 图像尺寸是否与目标图像一致，可能需要设置figsize和dpi，使得保存的图像尺寸与原始target_img相同。 例如，如果target_img的尺寸是（height, width, 3），则设置figsize为（width/dpi, height/dpi），dpi根据需要调整，以确保保存的图像尺寸正确。 例如，如果dpi=100，则figsize=(width/100, height/100)。这样，保存的图像尺寸为 width x height 像素。 另外，可能需要关闭坐标轴和其他元素，确保保存的图像仅包含内容。 综合以上思考，最终的转换代码大致如下：</think>以下是使用matplotlib重构后的代码，实现了与OpenCV版本相同的轮廓叠加效果： ```python import SimpleITK as sitk import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from skimage.measure import find_contours # 读取目标图像（自动转换为RGB格式） target_img = plt.imread('./plot_abdomenreg_arrow.jpg') # 读取分割数据并处理切片 seg_data = sitk.GetArrayFromImage( sitk.ReadImage('./logs/abdomenreg/SegReg_edt/0029_0030_reg/seg_fixed.nii.gz') ) seg_slice = seg_data[:, 40, :] # 提取中间维度第40层 seg_slice = np.flipud(seg_slice) # 上下翻转 # 调整分割图像尺寸与目标图像匹配 target_height, target_width = target_img.shape[:2] seg_slice_resized = cv2.resize(seg_slice, (target_width, target_height), interpolation=cv2.INTER_NEAREST) # 创建画布 fig, ax = plt.subplots(figsize=(target_width/100, target_height/100), dpi=100, frameon=False) ax.imshow(target_img) ax.axis('off') # 关闭坐标轴 # 设置颜色映射（排除背景0） labels = np.unique(seg_slice_resized) colors = plt.cm.jet(np.linspace(0, 1, len(labels))) # 绘制所有轮廓 for label, color in zip(labels, colors): if label == 0: continue mask = (seg_slice_resized == label).astype(np.uint8) # 查找轮廓（返回轮廓点坐标） contours = find_contours(mask, level=0.5) # 绘制每个轮廓线段 for contour in contours: ax.plot(contour[:, 1], # X坐标（列） contour[:, 0], # Y坐标（行） linewidth=1, color=color[:3]) # 使用前三个颜色通道 # 保存结果（去除白边） plt.subplots_adjust(left=0, right=1, top=1, bottom=0) plt.savefig('contour_overlay_plt.png', bbox_inches='tight', pad_inches=0, dpi=100) plt.close() ``` **主要改进说明**： 1. **图像读取优化**： - 直接使用`plt.imread()`读取图像，自动获得RGB格式数组 - 省去OpenCV的颜色空间转换步骤 2. **坐标系统适配**： - 通过`find_contours`获取的轮廓点坐标直接对应数组行列索引 - 在`ax.plot()`中交换X/Y坐标以匹配图像显示方向 3. **画布尺寸控制**： - 通过`figsize`和`dpi`参数精确控制输出图像分辨率 - 计算公式：`figsize=(width/100, height/100)`配合`dpi=100`可获得1:1像素比例 4. **可视化效果增强**： - 使用`plt.cm.jet`颜色映射保持与OpenCV版本一致的配色方案 - 通过`frameon=False`和`subplots_adjust`彻底去除画布白边 **注意事项**： 1. 如果发现轮廓位置上下颠倒，可以尝试修改Y坐标计算为： ```python ax.plot(contour[:, 1], mask.shape[0] - contour[:, 0], ...) ``` 2. 对于需要更高精度的轮廓检测，可以调整`find_contours`的level参数： ```python find_contours(mask, level=0.5) # 0-1之间的阈值，默认0.5 ``` 3. 输出图像分辨率可以通过调整dpi参数控制： ```python dpi=300 # 输出更高分辨率的图像 ``` 该版本实现了与OpenCV版本相同的核心功能，但完全基于matplotlib的渲染管线，更适合科学可视化场景，同时保持与Jupyter等环境的良好兼容性。