全网最详细 Python如何读取NIFTI格式图像（.nii文件）和 .npy格式文件和pkl标签文件内容

在医学图像处理中，我们经常使用一种NIFTI格式图像（.nii文件），现在我们来看看

什么是.nii文件？
该如何读取.nii文件？

1. NIFTI格式图像

什么是NIFTI（Neuroimaging Informatics Technology Initiative）格式图像？
在讲解什么是NIFTI格式之前，得先了解一下Analyze格式。Analyze格式储存的每组数据组包含2个文件，一个为数据文件，其扩展名为.img，包含二进制的图像资料；另外一个为头文件，扩展名为.hdr，包含图像的元数据。在fMRI的早期，Analyze格式最常用的格式，但现在逐渐被NIFTI格式所取代。Analyze格式主要不足就是头文件不能真正反映元数据。
标准NIFTI图像的扩展名是.nii，也包含了头文件及图像资料。由于NIFTI格式和Analyze格式的关系，因此NIFTI格式也可使用独立的图像文件（.img）和头文件（.hdr）。单独的.nii格式文件的优势就是可以使用标准的压缩软件（如gzip）进行压缩，而且一些分析软件包（比如FSL）可以直接读取和写入压缩的.nii文件（扩展名为.nii.gz）。
为什么会出现NIFTI格式图像？
原来的ANALYZE 7.5 format图像格式缺少一些信息，比如没有方向信息，病人的左右方位等，如果需要包括额外的信息，就需要一个额外的文件，比如ANALYZE 7.5就需要一对<.hdr, .img>文件来保存图像的完整信息。因此，解决这个问题Data Format Working Group (DFWG) 将图像格式完整的定义为NIFTI格式。

详细了解NIFTI格式请参见： https://brainder.org/2012/09/23/the-nifti-file-format/

2. 读取NIFTI格式图像

2.1 ITK-SNAP

推荐ITK-SNAP下载地址：ITK-SNAP Version 3.x Downloads

可以看到：itk-snap获得了分别来自三个角度的视图（水平面、矢状面、冠状面）

2.2 Python读取npy文件代码

import os
image = np.load('/content/drive/MyDrive/coursework1-data/2D_projection_R_sub-0.npy', encoding='bytes')
print(image.shape)
A = image[:, :, 0]
B = image[:, :, 1]
C = image[:, :, 2]
plt.imshow(A)
plt.show()
plt.imshow(B)
plt.show()
plt.imshow(C)
plt.show()

2.3 Python读取pkl文件代码

file_path='/content/drive/MyDrive/Colab Notebooks/Training_meta.pkl'
meta_path=os.path.join(file_path)
meta=pd.read_pickle(meta_path)
print(meta)

2.4 Python读取nii文件代码并保存成png格式图片

import numpy as np
import os #遍历文件夹
import nibabel as nib #nii格式一般都会用到这个包
import imageio #转换成图像
from PIL import Image
np.set_printoptions(threshold=np.inf)
def nii_to_image(niifile):return 0filepath = './' # 读取本代码同个文件夹下所有的nii格式的文件
filenames = os.listdir(filepath)
imgfile = './'slice_trans = []for f in filenames:  #开始读取nii文件s = f[-3:]print(s)if s != '.nii':continues1 = f[:-4]print(s1)imgfile_path = imgfile + s1print("imgfile_path:"+imgfile_path)img_path = os.path.join(filepath, f)img = nib.load(img_path) #读取niiprint("img:")print(img)img_fdata = img.get_fdata()fname = f.replace('.nii','') #去掉nii的后缀名img_f_path = os.path.join(imgfile, fname)if not os.path.exists(img_f_path):os.mkdir(img_f_path)#创建nii对应的图像的文件夹
# # if not os.path.exists(img_f_path):
# os.mkdir(img_f_path) #新建文件夹
# #开始转换为图像if '.gz' in s1:(x, y, z, _) = img.shapeprint("img2:")print(img.shape)else:(x,y,z) = img.shapeprint("img3:")print(img.shape)for i in range(z): #z是图像的序列silce = img_fdata[:, :, i] #选择哪个方向的切片都可以imageio.imwrite(os.path.join(img_f_path,'{}_mask.png'.format(i)), silce)img = Image.open(os.path.join(img_f_path,'{}_mask.png'.format(i)))img.save(os.path.join(img_f_path,'{}_mask.png'.format(i)))

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