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我有五张从不同角度拍摄的伤口模型图片链接在这里提供

我使用SFM计算网格，网格的图片如下所示在此处输入图像描述。我只想提取与伤口区域相关的特征，相应地计算体积和深度。

为了解决这个问题，我使用 U-Net 分割从 2d 图片生成伤口的 2D 蒙版，使用 U-Net 生成的 2D 蒙版示例如下所示 。

我想知道如何将此蒙版映射到 3D 网格上并在 3D 网格中提取特定区域，该区域处理伤口部分，同时移除其他区域。

非常感谢有关如何分割 3D 网格和提取特定感兴趣区域的任何其他想法，因为我没有不同的伤口模型，我无法使用 3D U-Net 应用监督学习。

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将图像和网格转换为 numpy 数组并按照以下步骤操作：

  1. 复制 2D 网格并将其堆叠以使其成为 3D 网格。例如，像这样：
from skimage.transform import resize
mesh = np.array(mesh)
mesh = resize(mesh, (HEIGHT, WIDTH, 3))
mesh3D = np.array([mesh]*3).reshape(HEIGHT, WIDTH, 3)
  1. 将网格的像素值转换为二进制 (0,1)。将存在伤口的网格部分设置为 1，将其余部分设置为 0。
  2. 将网格与图像相乘。
  3. 值为 1 的部分网格，该部分图像将保持原样，值为 0 的部分网格，该部分图像将设置为 0
于 2022-02-21T11:16:43.203 回答