是否有python函数用于将存储在列表中的两个3D图像的体素值相加，并将输出存储在另一个列表中

我有大小为（197233189）的3D图像，其中该卷中的每个点都包含灰度值。我有两种不同的图像，左海马和右海马。为了将它们结合起来，我只需要将这些图像元素相加。我总共有44张海马体的图像。因此，右侧海马体图像存储在包含44个元素的“向量”中，每个元素都是（197233189）图像。左海马图像也是如此。我总是得到一个错误，列表分配索引超出范围

我已经尝试了以下代码

def make_gt（向量L_hc，向量R_hc）：
GT_hc_分段=[]
对于范围内的n（len（vector_L_hc））：
对于范围内的x（向量[n]。形状[0]）：
对于范围内的y（向量[n]。形状[1]）：
对于范围内的z（向量[n]。形状[2]）：
GT_hc_分割[n][x][y][z]=向量_L_hc[n][x][y][z]+向量_R_hc[n][x][y][z]
返回GT\U hc\U分段

索引器：列表分配索引超出范围

我还尝试了以下方法：

def make_gt（向量L_hc，向量R_hc）：
GT_hc_分段=[]
对于范围内的i（len（vector_L_hc））：
GT_hc_segmentation[i]=np.add（vector_L_hc[i]，vector_R_hc[i]）
返回GT\U hc\U分段

这也会产生以下错误： 索引器：列表分配索引超出范围

向量_L_hc和向量_R_hc的索引0是某个图像，索引1是x坐标，索引2是y坐标，索引3是z坐标

我想要一个新的向量，GT_hc_分割，其中一个图像是两个图像的总和，一个来自vector_L_hc，另一个来自vector_R_hc。

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结果是列表还是数组？与vector_L_hc和vector_R_hc的大小相同。

对于第一种方法，您可能试图对多维numpy数组使用列表索引。很难说，因为您没有显示声明对象的代码。对于numpy数组，您可以像

[i，j，k]

那样索引，而不是

[i][j][k]

对于第二种方法：

def make_gt(vector_L_hc, vector_R_hc):

    GT_hc_segmentation = []
    for i in range(len(vector_L_hc)):
        GT_hc_segmentation[i] = np.add(vector_L_hc[i], vector_R_hc[i])

    return GT_hc_segmentation

您没有初始化GT\U hc\U分段。它是空的，所以你不能像这里那样索引到它。您需要使用长度对其进行初始化，或者可以像下面这样动态地向其添加元素：

def make_gt(vector_L_hc, vector_R_hc):

    GT_hc_segmentation = []
    for i in range(len(vector_L_hc)):
        GT_hc_segmentation.append(np.add(vector_L_hc[i], vector_R_hc[i]))

    return GT_hc_segmentation