本文是关于使用ITK库中的Malcolm D水平集过滤器进行图像分割的编程指南。通过8个步骤，包括导入库、加载图像、设置参数、执行演化、获取分割结果、转换数组和可视化，详细介绍了如何创建和显示静态稀疏水平集图层。
可视化静态稀疏水平集图层的编程指南
水平集方法是一种常用的图像分割技术，它通过对图像中的边界进行建模来实现对象的分割。在本文中，我们将讨论如何使用ITK库中的Malcolm D水平集过滤器来创建并可视化静态稀疏水平集图层。我们将提供相应的源代码示例来帮助你理解这个过程。
首先，确保你已经安装了ITK库并配置好了编程环境。接下来，我们将按照以下步骤进行编程：
步骤1：导入必要的库和模块
import itk
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
首先，我们导入了ITK库以及用于数值计算和可视化的numpy和matplotlib库。
步骤2：加载输入图像
input_image = itk.imread
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