私は選択したMRI画像から不規則な関心領域を持っています。私はskimage.feature.greycomatrixライブラリを使って、画像上で共起分析をしたいと思います。しかし、私のROIは形が不規則です。画像の数が少ない配列に0を保持すると、誤った灰色の共起分析が行われ、私はそれらをNaNにしました。しかし、greycomatrixは、NaNの数字の配列を解析できません。誰かがこの問題を経験したのですか？PythonのGreycomatrix（NaN'sを含む）
この質問に関しては、スキマージのグレイコンパイルライブラリがNaN値や不規則な形を扱うことができるようには見えませんが、「全体画像」分析のみです。同様の問題が発生する可能性があり、誰を助け
import rpy2.robjects.numpy2ri
from rpy2.robjects.packages import importr
import rpy2.robjects as ro
import pandas.rpy.common as com
import rpy2.robjects.numpy2ri
rpy2.robjects.numpy2ri.activate()
ro.r("Axial_Data <- read.csv('axial_slice_ROI.csv', header = FALSE)")
print(ro.r('max(Axial_Data, na.rm = TRUE)'))
ro.r('Axial_Data <- as.matrix(Axial_Data)')
ro.r("library(radiomics)")
ro.r("library('glcm')")
ro.r("library('raster')")
## get first order statistics
ro.r("first_order <- calc_features(Slice_Data)")
## GLCM
ro.r("textures <- glcm(raster(Axial_Data), na_opt = 'any', shift=list(c(0,1),c(1,1), c(1,0), c(1,-1)))")
希望を：
この乗り越えるために、私は、CSVファイルとして行列をエクスポートする使用してRでそれをインポートすることにより、「R」の画像解析を行うことにしました将来は。乾杯、
* python *自体に 'greycomatrix'があります。 'sckit-image'の' 'skimage.feature.graycomatrix'（http://scikit-image.org/docs/dev/auto_examples/plot_glcm.html）を意味しますか？そうでなければ、どの画像処理ライブラリから現在関数を取得していますか？ –
こんにちはウォーレン、はい私はskimage.feature.greycomatrixをインポートしています。したがって、NaN /不規則なROIを含む画像や、使用可能な別のグレイコンパイルライブラリがある場合に、このライブラリを使用する方法があるかどうかは疑問です。私はmatlabが計算でNaNを扱うことができることを読んで覚えています。ありがとう。 –