Numpy 如何通过三维图像生成二维剪切？

我有一个包含一些数据的3D阵列（光栅3D图像）。我想通过使用一些合适的插值（最好是线性的，在这种情况下可能是“三线性的”）得到一个二维的数组。然而，可以方便地描述切割平面，例如使用法向量和距离

如果切割与其中一个轴平行，这很简单，只需切片3D阵列（使用numpy索引切片）。但是如果切口不平行于轴，我看不出一个好的方法来解决这个问题。我想到的唯一一件事是旋转3D阵列（可能使用2D旋转的组合），使切割平行于轴，但这似乎效率极低

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我在python中使用numpy、ndimage和skimage。任何其他python模块都可能被认为是可用的。

并没有真正测试这一点，但它确实生成了各种各样的图像。基于@Daniel Forsman的建议

import numpy as np
from scipy.interpolate import RegularGridInterpolator

# stack coordinates
z0,z1,z2 = 20, 20, 20
zz0,zz1,zz2 = np.linspace(0, 1, z0), np.linspace(0, 1, z1), np.linspace(0, 1, z2)

# fake stack data
d0,d1,d2 = np.ix_(0.5-np.abs(zz0-0.5), 0.5-np.abs(zz1-0.5), 0.5-np.abs(zz2-0.5))
data = np.minimum(np.minimum(d0, d1), d2)

# define picture (same coords as stack)
tl = np.array((0.1, -0.02, 0.3)) # top left corner
yo = np.array((-0.01, 0.1, 0.01))
yo /= np.sqrt((yo*yo).sum()) # y-axis unit
xo = np.array((0.1, 0, 0.1))
xo -= (xo*yo).sum() * yo # should be perpendicular now
xo /= np.sqrt((xo*xo).sum()) # x-axis unit

# build picture grid
nx,ny = 20j, 20j
ya, xa = np.ogrid[:1:ny, :1:nx]
grid = tl + ya[..., None] * yo + xa[..., None] * xo

picture = RegularGridInterpolator((zz0,zz1,zz2), data, bounds_error=False)(grid)

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您可以旋转平面坐标并使用@DanielForsman。非常感谢，这听起来似乎可以完成这项工作。如果你愿意的话，你可以发布一些示例代码作为答案，我接受你的回答。如果你真的不知道如何给出一个完整的答案，那就更简单了。