Question

我找不到合适的格式让applyTransform()咬人。

applyTransform(transform, sourceImageorMatrix) 找不到函数想要的sourceImageorMatrix的正确格式我不断收到错误消息：

“要变换的对象应该是合适的图像或点矩阵”

我尝试过as.matrix，as.cimg，image(as.matrix())，当然还有矩阵本身，但是applyTransform一直让我失望。

library(oro.nifti)
library(RNiftyReg)
library(jpeg)
library(mmand)
library(Thermimage)
library(imager)
library(raster)
library(opencv)




affine.path <- 'c:/pathtoaffines/'
image.path <- "c:'pathtoimages/"
source('image reg functions.R')


############################# get affines and determine the mean ###########################
Astart <- 1748
Aend <- 2198

goodsults <- list(1:55)


index <- 1
for (filenum in Astart:Aend){
    affine.file <- paste0(affine.path, 'AffineMatrixFor_',filenum,'.nii')
    if (file.exists(affine.file)){
        goodsults[[index]] <- readAffine(affine.file)
        index  <- index + 1
    }
}

mean.ft <- goodsults[[1]]

for (i in 2:43){
    mean.ft <- mean.ft + goodsults[[i]]
}
mean.ft <- mean.ft/length(goodsults)

################## apply the mean to an image that didnt get mapped right #########################

testflnum <- 1734  #good image
testflnum2 <- 1750  # bad image



psource <- get.IR(testflnum, image.path)

#im.targetNumber <- load.image(paste0(image.path,'FLIR',testflnum + 1, '.jpg'))
#im.targetcg <- grayscale(crop.borders(im.targetNumber, nx = 250, ny = 120))


im.targetNumber2 <- load.image(paste0(image.path, 'FLIR',testflnum + 1, '.jpg'))
im.targetcg2 <- grayscale(crop.borders(im.targetNumber2, nx = 250, ny = 120))
#result <- niftyreg(source, t(as.matrix(im.targetcg2)),nLevels = 8, init = mean.ft)


new.s <- applyTransform(mean.ft, psource)




#get.IR reads an FLIR IR photo and returns a matrix of pixel values of size   # 348 x 464

预期结果是一个转换后的矩阵，代表“坏”图像（或者没有正确映射的图像。

我得到的错误是：

applyTransform（mean.ft，w）中的错误：要转换的对象应该是合适的图像或点矩阵

Answer 1

我发现在Python上对图像集执行转换要容易得多，然后将其移回R即可执行其他所有操作。解决的问题：使用python。

在Rniftyreg中成功使用applyTransform（）

1 个答案: