如何在 Python 中使用 VTK（MarchingCubes）体积渲染 3D numpy 数组？

Question

我有一个 3D numpy 数组，我正在尝试使用 VTK 对其进行体积渲染。但是，当我将其可视化时，我会得到完全不同的体积渲染。我怀疑这与我将 numpy 数组转换为 VTK 图像格式有关，但我似乎无法弄清楚我哪里出错了。我已经上传了numpy数组here。

谁能帮我弄清楚我哪里出错了？

这是我的代码：

#!/usr/bin/env python

import os
import numpy as np

ArrayDicom = np.load('test3.npy')
data_matrix = ArrayDicom
w, d, h = ArrayDicom.shape

colors = vtkNamedColors()
iso_value = 200

reader = vtkImageImport()
data_string = data_matrix.tobytes()
reader.CopyImportVoidPointer(data_string, len(data_string))
reader.SetDataScalarTypeToUnsignedChar()
reader.SetNumberOfScalarComponents(1)
reader.SetDataExtent(0, w-1, 0, d-1, 0, h-1)
reader.SetWholeExtent(0, w-1, 0, d-1, 0, h-1)
reader.Update()

volume = vtkImageData()
volume.DeepCopy(reader.GetOutput())

surface = vtkMarchingCubes()
surface.SetInputData(volume)
surface.ComputeNormalsOn()
surface.SetValue(0, iso_value)

renderer = vtkRenderer()
renderer.SetBackground(colors.GetColor3d('DarkSlateGray'))

render_window = vtkRenderWindow()
render_window.AddRenderer(renderer)
render_window.SetWindowName('MarchingCubes')

interactor = vtkRenderWindowInteractor()
interactor.SetRenderWindow(render_window)

mapper = vtkPolyDataMapper()
mapper.SetInputConnection(surface.GetOutputPort())
mapper.ScalarVisibilityOff()

actor = vtkActor()
actor.SetMapper(mapper)
actor.GetProperty().SetColor(colors.GetColor3d('MistyRose'))

renderer.AddActor(actor)

render_window.Render()
interactor.Start()

这是我的体积渲染：

这是我预期的体积渲染：

Answer 1

Numpy 使用与 VTK 不同的数组排序。您应该能够重新排序 w、h 和 d 以获得正确的东西。

这就是你想要的：

h, d, w = ArrayDicom.shape

好的，这是我用来转换为VTK文件的转换脚本：

import numpy as np
import SimpleITK as sitk

x = np.load("test3.npy")
y = sitk.GetImageFromArray(x)
sitk.WriteImage(y, "test3.vtk")

这并不像正确导入 VTK 图像那样好，但是，我是一个 SimpleITK 人，我知道转换 numpy 可以在 SimpleITK 中工作。