如何在ITK-SNAP上计算缩放矩阵？ 我正在尝试重现Python上ITK-SNAP的缩放矩阵，但我失败了。我有一个固定的图像和一个移动矩阵。我试图将GUI的比例因子设置为SX = 2； sy = 1; sz = 1。当我

Question

试图再现它，我尝试：

import numpy as np
import nibabel as nib

img1 = nib.load('moving.nii')
img2 = nib.load('fixed.nii')
data1 = img1.get_fdata() 
data2 = img2.get_fdata()
affine1 = img1.affine 
affine2 = img2.affine

xs = 2.0
ys = 1.0
zs = 1.0
SCAL=np.array([[1*xs,0,0,0],[0,1*ys,0,0],[0,0,1*zs,0],[0,0,0,1]])

SCAL = np.linalg.inv(affine1)@SCAL@affine1
FLIPXY_44 = np.diag([-1, -1, 1, 1])
SCAL = FLIPXY_44 @ SCAL @ np.linalg.inv(FLIPXY_44)
print(SCAL)

结果是波纹管：

SCAL=
1.98161416 -0.132748624  0.0206291961  104.125084
-0.132748922  1.01795230 -0.00278979630 -14.0813909
0.0206292419 -0.00278979623  1.00043354  2.18825444
0 0 0 1

没有思考图像中心缩放中心的翻译，我正在尝试重现旋转矩阵，即scale [：3，：3]，如您所见，它并不完全相同。有人知道如何准确计算它吗？

affine1 = 
0.743074 -0.100490 -0.015616 -78.821861 
0.100468 0.743237 -0.002111 -95.039352 
0.015758 0.000000 0.749834 -163.115112 
0.000000 0.000000 0.000000 1.000000 

affine2 = 
0.320133 -0.189304 0.056924 -66.191055 
0.189440 0.274100 -0.177681 4.535652 
0.047455 0.182846 0.325291 -103.358688 
0.000000 0.000000 0.000000 1.000000

我可以从ITK-SNAP的GUI中复制旋转和翻译模拟，但是缩放我不能，有人可以帮助我吗？预先感谢

PS：我基于本文的尝试：

如何将ITK CenterFotation Point在仿射转换矩阵中？
    

对于ITK-NIBABEL转换，您可能想看看此

jupyter笔记本.。

Answer 1