python 三维图片任意切片_matplotlib三维二维切片

体积切片操作通常依赖于插值的概念，最典型的是：Nearest neighbor，Linear，和{a3}。请注意，这些方法适用于更多的维度（例如请参见Bilinear或Trilinear插值）。在

在本例中，您是说您有一个卷，可以从中检索X、Y、Z（或一个混合体，但不考虑这种情况，因为这是一个新的整体问题，只会带来混乱）。在

以切片X=5和X=6为例，你想知道如何得到X=5.5。看看这个例子：def linear_interpolation(p1, p2, x0):

"""

Function that receives as arguments the coordinates of two points (x,y)

and returns the linear interpolation of a y0 in a given x0 position. This is the

equivalent to obtaining y0 = y1 + (y2 - y1)*((x0-x1)/(x2-x1)).

Look into https://en.wikipedia.org/wiki/Linear_interpolation for more

information.

Parameters

p1 : tuple (floats)

Tuple (x,y) of a first point in a line.

p2 : tuple (floats)

Tuple (x,y) of a second point in a line.

x0 : float

X coordinate on which you want to interpolate a y0.

Return float (interpolated y0 value)

"""

return p1[1] + (p2[1] - p1[1]) * ((x0 - p1[0]) / (p2[0] - p1[0]))

X, Y, Z = np.meshgrid(range(10), range(10), range(10))

vol = np.sqrt((X-5)**2 + (Y-5)**2 + (Z-5)**2)

Slice5dot5 = linear_interpolation((Y[5, :, :], vol[5, :, :]), (Y[6, :, :], vol[6, :, :]), 5.5)

f, (ax1, ax2, ax3) = plt.subplots(1, 3, sharey=True)

ax1.imshow(vol[5, :, :], interpolation='nearest', origin='lower', vmin=vol.min(), vmax=vol.max())

ax1.set_title("vol[5, :, :]")

ax2.imshow(Slice5dot5, interpolation='nearest', origin='lower', vmin=vol.min(), vmax=vol.max())

ax2.set_title("vol[5.5, :, :]")

ax3.imshow(vol[6, :, :], interpolation='nearest', origin='lower', vmin=vol.min(), vmax=vol.max())

ax3.set_title("vol[6, :, :]")

plt.show()

这个函数看起来是有文档记录的（我做过的一个老项目的一部分），但是它可以和numpy2d切片一样工作（而且它比循环所有这些单元格要快得多）。在

结果是：

你会注意到颜色从左到右越来越淡。中间的切片是完全插值的，以前不存在。在

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