python vtk 读取三维raw数据存为stl

本文介绍如何使用VTK库读取三维RAW格式数据,将其可视化并转换保存为STL文件。首先,通过设置数据类型、尺寸、范围等参数读取RAW数据,接着使用Marching Cubes算法进行表面重建,最后将生成的模型导出为STL格式,并展示生成的STL数据。

1、安装vtk;

2、读取三维raw、显示、保存为stl;

import vtk

# Read 3D RAW image
reader=vtk.vtkImageReader()
# reader.SetDataScalarType(vtk.VTK_UNSIGNED_SHORT)  # unsigned int16
reader.SetDataScalarType(vtk.VTK_UNSIGNED_CHAR)  # unsigned int8
reader.SetFileName('test.raw')
reader.SetNumberOfScalarComponents(1)
reader.SetFileDimensionality(3)
reader.SetDataByteOrderToLittleEndian()
reader.SetDataExtent(0,487,0,487,0,331)  #  image size 488*488*332
reader.SetDataSpacing(0.25, 0.25, 0.25)  # Volume Pixel
reader.Update()

# Visualization
contour=vtk.vtkMarchingCubes()  # vtk.vtkContourFilter()
contour.SetInputConnection(reader.GetOutputPort())
contour.ComputeNormalsOn()
contour.SetValue(0,1)

mapper = vtk.vtkPolyDataMapper()
mapper.SetInputConnection(contour.GetOutputPort())
mapper.ScalarVisibilityOff()

actor = vtk.vtkActor()
actor.SetMapper(mapper)

renderer=vtk.vtkRenderer()
renderer.SetBackground([0.5, 0.5, 0.5])
renderer.AddActor(actor)

window = vtk.vtkRenderWindow()
window.SetSize(640, 640)
window.AddRenderer(renderer)

# Create interactor, add window & add observers
interactor = vtk.vtkRenderWindowInteractor()
interactor.SetRenderWindow(window)

# Start renderer & interactor
window.Render()
interactor.Initialize()
interactor.Start()

# Write in STL
triangle = vtk.vtkTriangleFilter()
triangle.SetInputConnection(contour.GetOutputPort())
triangle.PassVertsOff()
triangle.PassLinesOff()

decimation=vtk.vtkQuadricDecimation()
decimation.SetInputConnection(triangle.GetOutputPort())

clean=vtk.vtkCleanPolyData()
clean.SetInputConnection(triangle.GetOutputPort())

triangle2 = vtk.vtkTriangleFilter()
triangle2.SetInputConnection(clean.GetOutputPort())
triangle2.PassVertsOff()
triangle2.PassLinesOff()

stlWriter = vtk.vtkSTLWriter()
stlWriter.SetInputConnection(triangle2.GetOutputPort())
stlWriter.SetFileName("Test.stl")
stlWriter.Write()

3、显示生成的stl数据;

## Read and show STL
# Read and display for verification
reader = vtk.vtkSTLReader()
reader.SetFileName("Test.stl")
 
mapper = vtk.vtkPolyDataMapper()
if vtk.VTK_MAJOR_VERSION <= 5:
    mapper.SetInput(reader.GetOutput())
else:
    mapper.SetInputConnection(reader.GetOutputPort())
 
actor = vtk.vtkActor()
actor.SetMapper(mapper)
 
# Create a rendering window and renderer
ren = vtk.vtkRenderer()
renWin = vtk.vtkRenderWindow()
renWin.AddRenderer(ren)
 
# Create a renderwindowinteractor
iren = vtk.vtkRenderWindowInteractor()
iren.SetRenderWindow(renWin)
 
# Assign actor to the renderer
ren.AddActor(actor)
 
# Enable user interface interactor
iren.Initialize()
renWin.Render()
iren.Start()

 

<think>我们正在处理用户关于“如何使用Python读取和处理三维CT数据”的问题。根据用户需求,我们需要提供关于读取和处理三维CT数据的方法或库。从引用中,我们可以看到两个相关的内容:引用[1]展示了使用`nibabel`库读取.nii文件(神经影像学常用格式)的方法,并显示了图像。虽然CT数据可能使用不同的格式(如DICOM),但.nii格式有时也会用于CT数据。引用[2]提到了使用VTK库(通过`vtkSTLReader`读取STL模型),VTK也可以用于读取和处理医学图像数据,包括三维数据。因此,我们可以推荐以下库:1.**nibabel**:主要用于神经影像学(如MRI),但也支持CT数据(如果数据是.nii或.nii.gz格式)。2.**pydicom**:用于读取DICOM格式的文件(医学影像常用格式,包括CT)。3.**SimpleITK**:一个强大的医学图像处理库,支持多种格式(包括DICOM和.nii)。4.**vtk**(引用[2]提到):可以处理三维数据,包括医学图像,但使用相对复杂。根据用户需求,我们将重点介绍使用pydicom处理DICOM系列(CT数据常用格式)和nibabel处理.nii格式的方法。步骤:1.如果数据是DICOM格式(一系列二维切片),则使用pydicom读取并重建三维数组。2.如果数据是.nii格式(单一文件包含三维数据),则使用nibabel读取。我们将分别给出示例代码。注意:用户可能需要安装这些库(如`pipinstallpydicomnibabelsimpleitk`)。此外,我们还需要考虑如何显示三维数据(例如显示切片),如引用[1]中所示。因此,我们的回答将包括:-使用pydicom读取DICOM系列-使用nibabel读取.nii文件-简单显示切片的方法同时,我们将生成相关问题。</think>### 在Python读取和处理三维CT数据的方法 在Python中处理三维CT数据主要涉及以下两种常见格式的读取和处理方法: #### 1. 处理DICOM格式(CT最常用格式) **推荐库:`pydicom` + `SimpleITK`** ```python import pydicom import SimpleITK as sitk # 读取DICOM序列(单张切片) dcm = pydicom.dcmread("CT_0001.dcm") print(f"像素间距: {dcm.PixelSpacing}") # 输出物理分辨率 # 读取整个DICOM序列(三维重建) reader = sitk.ImageSeriesReader() dicom_files = reader.GetGDCMSeriesFileNames("CT_scan_directory") reader.SetFileNames(dicom_files) volume = reader.Execute() # 获取三维数组 ct_array = sitk.GetArrayFromImage(volume) # 形状为(切片数, 高度, 宽度) print(f"三维数据维度: {ct_array.shape}") ``` #### 2. 处理NIfTI格式(.nii压缩格式) **推荐库:`nibabel`**(如引用[^1]所示) ```python import nibabel as nib import matplotlib.pyplot as plt # 加载.nii文件 img = nib.load("CT_scan.nii.gz") data = img.get_fdata() # 获取三维数组 # 显示中间切片 plt.imshow(data[:, :, data.shape[2]//2], cmap="bone") plt.title("CT中间切片") plt.show() ``` #### 3. 高级处理工具 - **`SimpleITK`**:提供完整的医学图像处理功能 ```python # 重采样到1mm各向同性分辨率 resampled = sitk.Resample(volume, [1,1,1], sitk.sitkLinear) # 保存为NRRD格式 sitk.WriteImage(resampled, "resampled_CT.nrrd") ``` - **`VTK`**(如引用[^2]所示):三维可视化 ```python from vtk.util import numpy_support vtk_data = numpy_support.numpy_to_vtk(data.ravel()) ``` #### 关键注意事项: 1. **数据维度**:CT三维数据通常是`(z, y, x)`排列,z轴表示切片数 2. **物理单位**:需注意`PixelSpacing`和`SliceThickness`参数 3. **窗宽窗位**:CT值需通过窗设置转换:`hu_value = pixel_value * slope + intercept` > **最佳实践**: > - DICOM序列优先使用`SimpleITK`处理 > - 科研数据(如BraTS)使用`nibabel` > - 可视化推荐`matplotlib`显示切片 + `pyvista`三维渲染
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