假設我有一個3D MASK
我想讓他以某一個軸為準，顯示所有MASK部分到2D平面
該怎麼做?

 

 



你可以使用 最大投影（Max Projection） 或 累加投影（Sum Projection） 來將 3D mask 壓縮到 2D 平面。這樣可以沿某個軸壓縮 3D mask，讓所有被標記的區域顯示在 2D 平面上。

方法：
最大投影（Max Projection）：如果某個像素在 3D mask 中的任何一層有 1，則投影後該像素就是 1。
累加投影（Sum Projection）：計算該像素在 3D mask 中有多少層是 1，讓 2D 平面上的值表示該像素出現在多少層。
NumPy 實作

import numpy as np

# 假設 3D mask: shape (Depth, Height, Width)
mask3D = np.random.randint(0, 2, (10, 5, 5))  # 隨機生成 0/1 的 3D mask

# 以軸 0 (Depth) 為基準，壓縮成 2D
max_projection = np.max(mask3D, axis=0)  # 最大投影
sum_projection = np.sum(mask3D, axis=0)  # 累加投影

print("Max Projection:\n", max_projection)
print("Sum Projection:\n", sum_projection)

PyTorch 實作

import torch

# 假設 3D mask: shape (Depth, Height, Width)
mask3D = torch.randint(0, 2, (10, 5, 5))  # 隨機生成 0/1 的 3D mask

# 以軸 0 (Depth) 為基準，壓縮成 2D
max_projection = torch.max(mask3D, dim=0).values  # 最大投影
sum_projection = torch.sum(mask3D, dim=0)  # 累加投影

print("Max Projection:\n", max_projection)
print("Sum Projection:\n", sum_projection)

選擇哪種投影？

如果只想看到哪些區域有 mask → 用 max_projection（最大投影）。
如果想知道某個區域出現 mask 的頻率 → 用 sum_projection（累加投影）。
這樣就能把 3D mask 壓縮到 2D 平面上！