我在使用TransUnet论文作者提供的代码训练他的数据集后进行预测，预测后的prediction文件里面保存的都是.nii.gz，然后我将这些后缀的文件转换为.png后，显示的图片都是全黑色

Question

我在使用TransUnet论文作者提供的代码训练他的数据集后进行预测，预测后的prediction文件里面保存的都是.nii.gz，然后我将这些后缀的文件转换为.png后，显示的图片都是全黑色，怎么办呀？

Answer 1

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问题解答

你使用了TransUnet论文作者提供的代码，训练了他的数据集，并对预测结果进行了转换，结果显示的图片都是全黑色。这可能是因为.nii.gz文件中的数据没有被正确地转换为可视化的图像。

在.nii.gz文件中，数据通常是存储在3D数组中的，需要使用专门的库或工具来读取和显示这些数据。TransUnet论文作者可能使用了某种库或工具来读取和显示预测结果，但是你可能没有使用同样的库或工具来读取和显示.nii.gz文件。

解决这个问题的一种方法是，使用同样的库或工具来读取和显示.nii.gz文件。例如，你可以使用nibabel库来读取.nii.gz文件，然后使用matplotlib或opencv库来显示图像。

以下是一个使用nibabel和matplotlib库来读取和显示.nii.gz文件的示例代码：

import nibabel as nib
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取.nii.gz文件
img = nib.load('prediction.nii.gz')

# 获取图像数据
data = img.get_fdata()

# 显示图像
plt.imshow(data, cmap='gray')
plt.show()

这个代码将读取.nii.gz文件，获取图像数据，然后使用matplotlib库来显示图像。注意，这只是一个简单的示例代码，你可能需要根据你的实际情况进行修改。

如果你已经使用了某种库或工具来读取和显示.nii.gz文件，但是仍然显示全黑色，可以尝试检查数据是否正确地被读取和显示。如果数据正确地被读取和显示，但是仍然显示全黑色，可以尝试检查图像的数据类型和范围是否正确。