SimpleITK 调整图像大小

我有一套 3D 书籍正在阅读SimpleITK

import SimpleITK as sitk
for filename in filenames:
    image = sitk.ReadImage(filename)

每卷都有不同的大小、间距、来源和方向。此代码为不同的图像生成不同的值：

print(image.GetSize())
print(image.GetOrigin())
print(image.GetSpacing())
print(image.GetDirection())

我的问题是：如何将图像转换为具有相同的尺寸和间距，以便在转换为时它们都具有相同的分辨率和尺寸numpy数组。就像是：

import SimpleITK as sitk
for filename in filenames:
    image = sitk.ReadImage(filename)
    image = transform(image, fixed_size, fixed_spacing)
    array = sitk.GetArrayFromImage(image)

实现此目的的方法是使用具有固定/任意大小和间距的重新采样功能。下面是显示此“reference_image”空间构造的代码片段：

reference_origin = np.zeros(dimension)
reference_direction = np.identity(dimension).flatten()
reference_size = [128]*dimension # Arbitrary sizes, smallest size that yields desired results. 
reference_spacing = [ phys_sz/(sz-1) for sz,phys_sz in zip(reference_size, reference_physical_size) ]

reference_image = sitk.Image(reference_size, data[0].GetPixelIDValue())
reference_image.SetOrigin(reference_origin)
reference_image.SetSpacing(reference_spacing)
reference_image.SetDirection(reference_direction)

对于交钥匙解决方案，请查看这个 Jupyter 笔记本它说明了如何在 SimpleITK 中使用可变大小的图像进行数据增强（上面的代码来自笔记本）。您可以从以下位置找到其他笔记本SimpleITK 笔记本存储库也有使用的。