来自图像堆栈的最大强度投影

Question

我正在尝试重新创建该功能

max(array, [], 3)

来自 MatLab，它可以获取我的 N 个图像的 300x300px 图像堆栈（我在这里说“图像”是因为我正在处理图像，实际上这只是一个大的双阵列），300x300xN，并创建一个 300x300 的阵列。我认为在这个函数中发生的事情，如果它运行效率低下，是它解析每个 (x,y) 点，然后从 z 轴上的那个点取最大值，然后用最大值和最小值进行归一化整个数组的值。

我试过在 python 中重新创建这个

# Shape of dataset: (300, 300, 181)
# Type of dataset: <type 'numpy.ndarray'>
for x in range(numpy.size(self.dataset, 0)):
    for y in range(numpy.size(self.dataset, 1)):
        print "Point is", x, y
        # more would go here to find the maximum (x,y) value over Z axis in self.dataset

一个非常简单的 X,Y 迭代器。-- 但我的 IDE 不仅在运行此代码几毫秒后崩溃，而且感觉很糟糕且效率低下。

有什么我想念的吗？我是 Python 新手，因此我不清楚这里的答案。是否有执行此操作的现有功能？

Answer 1

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from skimage import io

path = "test.tif"
IM = io.imread(path)
IM_MAX= np.max(IM, axis=0)
plt.imshow(IM_MAX)