numpyとmatplotlibで画像セグメンテーションをオーバーレイ
2つの画像を重ねて表示しようとしています。最初のものは512x512 NumPyアレイです（CT画像から）。 2番目のものも512x512 NumPy配列ですが、値が0より大きいピクセル（機能イメージ）に興味があります。
そのために、マスクされた配列を作成しようとしています。
import numpy as np
import numpy.ma as ma
import matplotlib.pyplot as plt
# Both images are loaded from a dicom. Both are numpy arrays of (512,512)
Image1 = readimage(path)
Image2 = readimage(path)
# Create image 2 mask
mask = ma.masked_where(Image2>0, Image2)
Image2_mask = ma.masked_array(Image2,mask)
# Plot images
plt.figure(dpi=300)
y, x = np.mgrid[1:513,1:513]
plt.axes().set_aspect('equal', 'datalim')
plt.set_cmap(plt.gray())
plt.pcolormesh(x, y, Image1,cmap='gray')
plt.pcolormesh(x, y, Image2_mask,cmap='jet')
plt.axis([x.min(), x.max(), y.min(), y.max()])
plt.colorbar()
plt.show()
このコードはオーバーレイを表示しません。私は何を間違っていますか？まっすぐな道はありますか？私はMatlab環境から来ており、Pythonはまったく初めてです。
代わりにimshowを使用しないのはなぜですか？
次のようにして、2D画像をプロットできます。
plt.imshow(Image1, cmap='gray') # I would add interpolation='none'
その後、次のようにすることで、セグメンテーションを簡単にオーバーレイできます。
plt.imshow(Image2_mask, cmap='jet', alpha=0.5) # interpolation='none'
アルファを変更すると、オーバーレイの不透明度が変更されます。
さらに、なぜ2つのマスクを作成するのですか？ 1つだけで十分です。次のことができます。
Image2_mask = ma.masked_array(Image2 > 0, Image2)
実用的な例：
import numpy as np
mask = np.zeros((10,10))
mask[3:-3, 3:-3] = 1 # white square in black background
im = mask + np.random.randn(10,10) * 0.01 # random image
masked = np.ma.masked_where(mask == 0, mask)
import matplotlib.pyplot as plt
plt.figure()
plt.subplot(1,2,1)
plt.imshow(im, 'gray', interpolation='none')
plt.subplot(1,2,2)
plt.imshow(im, 'gray', interpolation='none')
plt.imshow(masked, 'jet', interpolation='none', alpha=0.7)
plt.show()
