我有大脑的 3D 图像（我们称之为 flash），当前尺寸为 263 x 256 x 185。我想将其大小调整为另一个图像的大小（称之为 Whole_brain_bravo）； 256 x 256 x 176，并且（希望）使用 lanczos 插值来重新采样 (Image.ANTIALIAS)。我的（失败的）尝试：
from scipy import ndimage as nd
import nibabel as nib
import numpy as np
a = nib.load('flash.hdr') # nib is what I use to load the images
b = nib.load('whole_brain_bravo.hdr')
flash = a.get_data() # Access data as array (in this case memmap)
whole = b.get_data()
downed = nd.interpolation.zoom(flash, zoom=b.shape) # This obviously doesn't work
你们在 3D 图像上做过这种事吗？
来自文档字符串scipy.ndimage.interpolate.zoom:
"""
zoom : float or sequence, optional
The zoom factor along the axes. If a float, `zoom` is the same for each
axis. If a sequence, `zoom` should contain one value for each axis.
"""
两幅图像之间的比例因子是多少？它在所有轴上是否恒定（即，您是否等距缩放）？在这种情况下zoom应该是单个浮点值。否则它应该是一系列浮点数，每个轴一个。
例如，如果物理尺寸whole and flash可以假设是相等的，那么你可以这样做：
dsfactor = [w/float(f) for w,f in zip(whole.shape, flash.shape)]
downed = nd.interpolation.zoom(flash, zoom=dsfactor)
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