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使用 LabelShapeStatisticFilter，我可以正确地从原始图像中提取定向感兴趣区域。我想在原始图像上绘制那些定向边界框。

当我尝试查看 GetOrientedBoundingBoxVertices() 方法的输出时，我不清楚这些顶点是在什么坐标系中定义的。它们似乎不在原始图像坐标系中。

我相信我正在按照预期使用 LabelShapeStatisticFilter 类（见下文），遵循这个优秀的笔记本：http: //insightsoftwareconsortium.github.io/SimpleITK-Notebooks/Python_html/35_Segmentation_Shape_Analysis.html 

bacteria_labels = shape_stats.GetLabels()
bacteria_volumes = [shape_stats.GetPhysicalSize(label) for label in bacteria_labels] 
num_images = 5 # number of bacteria images we want to display

bacteria_labels_volume_sorted = [label for _,label in sorted(zip(bacteria_volumes, bacteria_labels))]

resampler = sitk.ResampleImageFilter()
aligned_image_spacing = [10,10,10] #in nanometers

for label in bacteria_labels_volume_sorted[0:num_images]:
    aligned_image_size = [ int(ceil(shape_stats.GetOrientedBoundingBoxSize(label)[i]/aligned_image_spacing[i])) for i in range(3) ]
    direction_mat = shape_stats.GetOrientedBoundingBoxDirection(label)
    aligned_image_direction = [direction_mat[0], direction_mat[3], direction_mat[6], 
                               direction_mat[1], direction_mat[4], direction_mat[7],
                               direction_mat[2], direction_mat[5], direction_mat[8] ] 
    resampler.SetOutputDirection(aligned_image_direction)
    resampler.SetOutputOrigin(shape_stats.GetOrientedBoundingBoxOrigin(label))
    resampler.SetOutputSpacing(aligned_image_spacing)
    resampler.SetSize(aligned_image_size)

    obb_img = resampler.Execute(img)
    # Change the image axes order so that we have a nice display.
    obb_img = sitk.PermuteAxes(obb_img,[2,1,0])
    gui.MultiImageDisplay(image_list = [obb_img],                   
                          title_list = ["OBB_{0}".format(label)])

我希望能够在原始图像上绘制这些边界框，但我不确定如何。

更新

也许这可以更好地说明我的意思。Resampled Oriented Bounding Box，按预期输出：

重采样

但是，使用 original_label_image.TransformPhysicalPointToContinousIndex() 后，原始图像空间中的定向边界框点出现错误（原始索引空间中的 shape_stats.OrientedBoundingBoxVertices()）：

原始标签图像

更新 2

使用 shape_stats.GetCentroid()，我可以正确获取每个标签质心的真实坐标并正确绘制它们：

质心

看起来 shape_stats.GetOrientedBoundingBoxOrigin() 的输出似乎在真实世界坐标中。shape_stats.OrientedBoundingBoxVertices() 的一个元素对应于 shape_stats.GetOrientedBoundingBoxOrigin()。

在此处输入图像描述

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2 回答 2

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顶点是在物理空间而不是索引空间中定义的。您可能需要使用 Image 类的 TransformPhysicslPointToIndex。

于 2019-07-25T17:27:51.117 回答
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我相信我已经弄清楚了：定向边界框顶点既不完全在原始图像坐标中，也不在边界框的坐标中。

由 返回的定向边界框的原点 shape_stats.GetOrientedBoundingBoxOrigin()位于原始图像的世界坐标中。该原点还对应于定向边界框的一个顶点。

定向边界框的每个顶点shape_stats.OrientedBoundingBoxVertices()由shape_stats.GetOrientedBoundingBoxDirection()

我不知道这种顶点表示是否是故意的，但一开始我很困惑（虽然我是一个相对较新的人）。

于 2019-07-26T14:43:46.940 回答