我有一系列 2D 图像（png 文件）编码大型生物 3D 体积的分区（分段）。在这些文件中，每个像素都有一种颜色，代表该像素所属的 3D 对象。
我想知道是否有人知道我可以使用的工具，希望是现成的，以 3D 形式可视化这些数据。
我最感兴趣的是免费的或在学术界免费使用的工具。
如果您愿意，我们可以制作这个社区维基。
可视化大型 3D 体积的工具
计算科学
可视化
2021-12-16 17:50:35
4个回答
您可以使用VisIt来执行此可视化。根据访问常见问题解答：
VisIt 可以读取由流行的图像编辑软件创建的多种图像文件格式，包括：BMP、JPEG、PNG、PPM、PNM、RGB、TIFF。图像堆栈也可以使用 .imgvol 文件组装成 3D 体积，该文件是一个文本文件，其中包含要组装到 3D 体积中的文件的名称。
例如，我创建了 20 个抛物面切片并将每个切片输出到 PNG 文件中。然后我创建了 imagelist.imgvol，其中包含：
Z_START: 0.0
Z_STEP: 5
test1.png
test2.png
test3.png
test4.png
test5.png
test6.png
test7.png
test8.png
test9.png
test10.png
test11.png
test12.png
test13.png
test14.png
test15.png
test16.png
test17.png
test18.png
test19.png
test20.png
请注意，我使用 Z_STEP 重新缩放 z 轴。然后我在 VisIt 中打开 imgvol 文件，然后单击Add -> Contour -> Intensity. 这将产生以下图像：
ParaView www.paraview.org -如果您需要将数据处理成 ParaView 喜欢的内容（例如原始数据），也可以使用 ImageJ http://fiji.sc/wiki/index.php/Fiji 。
我会将堆栈加载到 ImageJ 中（它也有 3D 查看器 - 所以试试看），然后将其保存为原始文件，并使用 x_y_z_datasize 命名文件（例如 my_file_1000x1000x20_8bit.raw）。
然后使用 0-999、0-999、0-19 的范围在 ParaView 中加载原始数据，并使用 endiness 和数据大小，直到你得到看起来不错的东西。提示是从切片开始，然后发展到体积。
查看 ParaView wiki 了解更多详情。
我强烈推荐Python + Mayavi！它是跨平台的、快速的、强大的、简单的！这是 7 行代码的表面图，包括加载文件！
from scipy import array, misc
from mayavi import mlab
directory = "some-data"
data = array([misc.imread(os.path.join(directory, f)) for f in os.listdir(directory)])
unique_colors = set(list(data))
for color in unique_colors:
mlab.comtour3d(1.*(data==color), contours=[0.5])
这将为您提供一个可交互的 GUI，其中包含可配置的数据网格。手动或编程的定制空间几乎是无限的！
我强烈推荐ImageJ。它是一款出色的免费软件，可用于以任何格式可视化断层数据或图像序列。它有大量用于专业图像处理的插件，例如分割、对象计数、3D 重建、阈值处理等。