三维医学图像resize到固定尺寸

Resize是图像处理中经常使用的一个操作，就是将图像缩放到一个固定尺寸，比如分类神经网络的输入大小必须保持一致，就要用到resize；比如有的网络训练学习需要整个图像，但计算机显卡资源不足，不能将整幅图像输入网络，这时也可用到resize，废话不多说，直接看代码，用就是了：

import numpy as np
import SimpleITK as sitk
from glob import globdef resize_image_itk(itkimage, newSize, resamplemethod=sitk.sitkNearestNeighbor):resampler = sitk.ResampleImageFilter()originSize = itkimage.GetSize()  # 原来的体素块尺寸originSpacing = itkimage.GetSpacing()newSize = np.array(newSize,float)factor = originSize / newSizenewSpacing = originSpacing * factornewSize = newSize.astype(np.int) #spacing肯定不能是整数resampler.SetReferenceImage(itkimage)  # 需要重新采样的目标图像resampler.SetSize(newSize.tolist())resampler.SetOutputSpacing(newSpacing.tolist())resampler.SetTransform(sitk.Transform(3, sitk.sitkIdentity))resampler.SetInterpolator(resamplemethod)itkimgResampled = resampler.Execute(itkimage)  # 得到重新采样后的图像return itkimgResampledimage_path = 'F:\lung_lobe\data\data\mask/'
image_file = glob(image_path + '*.nrrd')
for i in range(len(image_file)):itkimage = sitk.ReadImage(image_file[i])itkimgResampled = resize_image_itk(itkimage, (128,128,64),resamplemethod= sitk.sitkNearestNeighbor) #这里要注意：mask用最近邻插值，CT图像用线性插值sitk.WriteImage(itkimgResampled,'F:\lung_lobe\data\data\mask_resize/' + image_file[i][len(image_path):])

这里有两个点需要注意：

（1）图像的Spacing不要设置成整数；

（2）插值过程中，mask图像用最近邻插值，CT图像用线性插值

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