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问题描述：
想要去掉图像背景,只保留中心部分
目标：
1.利用ITK-SNAP制作二值化标签(即mask)
2.利用软件ITK-SNAP把一幅图像中自己想要的部分抠出来
步骤:
1.保存mask
打开ITK-SNAP ,这是一款可以方便进行勾画操作,制作标签的软件
1.点击勾画按钮
2.在图像中选点进行勾画
3.勾画完成后点击accept,可以看到所勾画的区域被标签颜色所覆盖
4.滚动鼠标滚轮到下一层(对于3D图像),继续勾画
tips:点击"paste last polygon"按钮使用上一层的勾画结果,拖动勾画框可以进行修改
5.勾画完成后按ctrl+S保存图像,此时所保存的即为二值化的mask(标签)
(背景部分是0,高亮区域是设定的label值,这里为1)
2.提取目标区域（抠图）
思想：将保存的二值化mask与原图像做点乘，就可以将去除无关背景，得到中心区域的目标图像
方法：（对于nii格式的图像）
import nibabel as nib
import numpy as np
index = list(['1','14','4','5','7','70','148'])#一共7张待处理图像
for i in range (len(index)):
#图像位置
nii_file = '/home/YinXiaolong/1909/MRBrainS18_data/training_corrected_selected/'+index[i]+'/data/reg_IR.nii.gz'
nii_file2 = '/home/YinXiaolong/1910/mask_multiple/mask/' +'mask'+ index[i]+ '.nii.gz'
#载入图像
img = nib.load(nii_file).get_fdata()
img2 = nib.load(nii_file2).get_fdata()
#两幅图像相乘
img3 = np.multiply(img,img2)
#将矩阵转换为nii
array_img = nib.Nifti1Image(img3,None)
#保存并导出
nib.save(array_img, 'reg_IR'+'_'+index[i]+'.nii')
print('img'+index[i]+'Done')
对于一般格式图像利用numpy中的img = np.multiply(img1,img2)进行两幅图像的点乘即可。
以上这篇使用ITK-SNAP进行抠图操作并保存mask的实例就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。
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另一种情况是，企业想用上大模型，却又难免瞻前顾后——既要考虑场景融合，又得兼顾安全性，还要考虑打通现有系统，再加上各种部署成本和繁琐的采购流程……最后只能拂袖：罢了，再等等吧。
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