在 numpy 数组中获取并显示 3 通道图像堆栈中的一个图像

Question

我有一堆图像。堆栈上的第一个看起来像这样：

import dicom as dc
dcm = dc.read_file('full_stack.dcm')
dcm = dcm.pixel_array
print type(dcm)
print dcm.shape

这给了我

<type 'numpy.ndarray'>

(3, 180, 480, 640)

所以看起来有：

• 3 个频道
• 180 张图片
• 宽度为480
• 身高640

太棒了。

我的目标是在堆栈中提取图像。然后，我想显示该图像。听起来很简单。

这是我的策略。我希望对此有任何想法/反馈：

1) 获取一张图片。使用基本切片获取堆栈中的第 10 个图像

dcm1 = dcm[0:, 10:11]
dcm1.shape
(3, 1, 480, 640)

2) 要使用plt.imshow 在 pyplot 中实际绘制它，我们需要这个形状：(r, c, channels)。所以我猜想用蛮力把图像打掉。

dcm2 = np.squeeze(dcm1, axis=1)  # throw away the '1'...this makes me nervous
print 'threw away the "1":              ', dcm2.shape
dcm3 = np.swapaxes(dcm2, 0,2)
print 'swapped the first and last dim:  ', dcm3.shape
dcm4 = np.swapaxes(dcm3, 0,1)
print 'swapped the first and second dim:', dcm4.shape

现在，我已经把这张糟糕的图片改成了这样：

threw away the "1":               (3, 480, 640)
swapped the first and last dim:   (640, 480, 3)
swapped the first and second dim: (480, 640, 3)

是时候策划了！什么可能会出错？

imgplot = plt.imshow(dcm4)

这是我得到的：

不知何故，我的图像现在有各种颜色，看起来很糟糕。

我的问题从这里开始——有人知道发生了什么吗？显然，我的方法不成熟且不令人满意。但我不确定该去哪里。

额外的东西，可能并不相关

此时，我尝试将频道缩减为一个，然后复制到三个，以便imshow 可以阅读它，我会为您保存详细信息，但它给了我这个：

Answer 1

我对 dicom 图像一无所知，也没有文件可以对此进行测试，但我想一个简单的转置操作应该可以为您提供所需的输出

import numpy as np

a = np.random.rand(3,1,480,640)
b = np.transpose(a[:,0,:,:], axes=[1,2,0])
print (b.shape) # (480L, 640L, 3L)

Answer 2

这个解决方案对我来说很好。请验证输入数组中的值范围是否在 0-255 范围内，并且为 uint8 数据类型。仅尺寸不足以再现结果。例如，以下设置对我来说很好：

In [50]: img = np.random.randint(0, 255, (3, 180, 480, 640), dtype=np.uint8)
In [51]: img1 = np.squeeze(img[:, 9:10])

# proper_img is a *view*; caution while modifying it
In [52]: proper_img = np.moveaxis(img1, source=0, destination=-1)
In [53]: plt.imshow(proper_img)

我得到的情节如下：