因為後期主要的研究方向是醫學影象處理，而現有手頭的大部分資料都是nii格式或者是hdr，img格式的資料，所以首先第一步我們需要解決影象的讀寫問題。

其實使用OpenCV也可以方便的進行影象讀取，但是這裡暫時只學習Nibabel這個庫，後面有時間的話再研究OpenCV在python中的使用。

Nibabel的安裝

可以通過pip進行安裝

pip install nibabel

簡單的影象讀取和儲存操作

import os
import nibabel as nib

# 讀取影象
path='C:\Users\Darren\Desktop\example.nii.gz'
img=nib.load(path)
# 檢視影象的長寬高
img.shape
# 影象進行仿射變換
img.affine.shape
# 儲存影象
path_save='C:\Users\Darren\Desktop\example_save.nii.gz'

img.to_filename(path_save)
或者
nib.save(img,path_save)

補充知識：使用SimpleITK讀取NII格式三維影象注意事項

SimpleITK

Python中SimpleITK被廣泛用於醫學影象的處理任務中，功能非常強大，但是使用的時候還需注意，尤其在影象讀取時一定要注意維度。

讀取NII格式的影象

#讀取並顯示NII影象檔案
from matplotlib import pyplot as plt
import SimpleITK as sitk

img_path = 'res.nii.gz'
I = sitk.ReadImage(img_path)
img = sitk.GetArrayFromImage(I)
plt.imshow(img[1,...],cmap='gray',interpolation='bicubic')
plt.xticks([]),plt.yticks([]) and Y axis
plt.show()

上面的程式碼很簡單，不多做解釋，加入我們在最後加上

print(img.shape)

如果輸出（300,200,120），其中分別表示該三維體資料在Z軸，Y軸，X軸上的尺寸，這和MATLAB以及ImageJ都有點不同，後續處理一定要注意。

以上這篇使用Nibabel庫對nii格式影象的讀寫操作就是小編分享給大家的全部內容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支援我們。