Question

在2D成像世界中，PIL就像this answer一样方便。

考虑3d体积：

import numpy as np
from PIL import Image, ImageChops
im = np.zeros((10, 10))
im[4:6, 4:6] = np.ones((2, 2))
im = Image.fromarray(im).convert("L")
vlm = np.zeros((10, 10, 10))
vlm[4:6, 4:6, 4:6] = np.ones((2, 2, 2))

它涉及三个阶段：

1）识别边界像素（3D体积中的体素）。
2D：bg = Image.new(im.mode, im.size, im.getpixel((0, 0)))
3D：vbg = vlm[0, 0, 0]

2）定义内部“框”的坐标，宽度，高度（和3D深度）
2D：bbox = ImageChops.difference(im, bg).getbbox()
3D：bbox3d = MAGIC(vlm, vbg) # return (4, 4, 4, 6, 6, 6) ←问题

3）裁剪“盒子”
2D：im = im.crop(bbox) # same as im[bbox[0]:bbox[2], bbox[1]:bbox[3]]
3D：vlm = vlm[bbox3d[0]:bbox3d[3], bbox3d[1]:bbox3d[4], bbox3d[2]:bbox3d[5]]

因此，问题很明显。如何实现ImageChops.difference(im, bg).getbbox()的3D版本？
有没有可用的现有库？

我已经实现了MAGIC()的幼稚方法：

def bbox3d(volume):
    slices = np.moveaxis(volume, 2, 0)
    bboxes = []
    for s in slices:
        img = Image.fromarray(s)
        bg = Image.new(img.mode, img.size)
        diff = ImageChops.difference(img, bg)
        bbox = ImageChops.add(diff, diff, 2.0, -100).getbbox()
        bboxes.append(bbox)

    z, zd = 0, len(bboxes)
    for i in range(len(bboxes)):
        if bboxes[i] and z == 0:
            z = i
            break
    for i in reversed(range(len(bboxes))):
        if bboxes[i] and zd == len(bboxes):
            zd = i + 1
            break
    assert z <= zd
    x = min([b[0] for b in bboxes if b])
    y = min([b[1] for b in bboxes if b])
    xd = max([b[2] for b in bboxes if b])
    yd = max([b[3] for b in bboxes if b])
    return (x, y, z, xd, yd, zd)

使用Python修剪3D体积中的填充

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