Question

我有一个Nifti的ROI文件，它是一个192 x 192 x 12阵列，并希望能够找到整个物体的质量中心以及12个切片中的每一个。我正在使用

cm = join(dname, 'cardiac_roi.nii')
roi_img = nib.load(cm)
roi_data = roi_img.get_data()
CM = ndimage.measurements.center_of_mass(roi_data)

我收到错误：

TypeError: 'numpy.float64' object is not iterable

同样的事情发生在我也只尝试一片

CM = ndimage.measurements.center_of_mass(roi_data[:,:,1])

我该如何解决这个问题？

Answer 1

您可以通过替换以下行来修复它：

CM = ndimage.measurements.center_of_mass(roi_data)

行：

import numpy  # Unnecessary if you've already done this.
CM = ndimage.measurements.center_of_mass(numpy.array(roi_data))

说明：根据您的评论，roi_data是NumPy memory-mapped array。 ndimage.measurements.center_of_mass函数需要一个常规的NumPy数组;也就是说，ndarray的一个实例。理论上，由于内存映射数组的类型为memmap，而memmap是ndarray的子类，因此您的原始代码应该可以正常工作;实际上它失败了（正如你所发现的），解决方法是将内存映射数组显式转换为普通的NumPy数组。您的代码不起作用的事实表示违反Liskov substitution principle，并且表示NumPy或SciPy中的错误（很可能是前者）。

查看ndimage源代码，我跟踪行为的差异，直到对于内存映射数组x，x.sum()的结果是另一个（零维））对于常规NumPy ndarray x，x.sum()的结果是标量（例如numpy.float64的实例）。这个NumPy bug report看起来很相关。

python中ROI的质量中心

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