SimpleITK OrientedBoundingBoxVertices — в какой системе координат определены вершины?

Используя LabelShapeStatisticFilter, я могу правильно извлечь ориентированные области интереса из исходного изображения. Я хочу построить эти ориентированные ограничивающие рамки над исходным изображением.

Когда я пытаюсь просмотреть вывод метода GetOrientedBoundingBoxVertices(), мне непонятно, в какой системе координат определены эти вершины. Похоже, они не находятся в исходной системе координат изображения.

Я уверен, что использую класс LabelShapeStatisticFilter по назначению (см. ниже), следуя этому замечательному блокноту: http://insightsoftwareconsortium.github.io/SimpleITK-Notebooks/Python_html/35_Segmentation_Shape_Analysis.html

bacteria_labels = shape_stats.GetLabels()
bacteria_volumes = [shape_stats.GetPhysicalSize(label) for label in bacteria_labels] 
num_images = 5 # number of bacteria images we want to display

bacteria_labels_volume_sorted = [label for _,label in sorted(zip(bacteria_volumes, bacteria_labels))]

resampler = sitk.ResampleImageFilter()
aligned_image_spacing = [10,10,10] #in nanometers

for label in bacteria_labels_volume_sorted[0:num_images]:
    aligned_image_size = [ int(ceil(shape_stats.GetOrientedBoundingBoxSize(label)[i]/aligned_image_spacing[i])) for i in range(3) ]
    direction_mat = shape_stats.GetOrientedBoundingBoxDirection(label)
    aligned_image_direction = [direction_mat[0], direction_mat[3], direction_mat[6], 
                               direction_mat[1], direction_mat[4], direction_mat[7],
                               direction_mat[2], direction_mat[5], direction_mat[8] ] 
    resampler.SetOutputDirection(aligned_image_direction)
    resampler.SetOutputOrigin(shape_stats.GetOrientedBoundingBoxOrigin(label))
    resampler.SetOutputSpacing(aligned_image_spacing)
    resampler.SetSize(aligned_image_size)

    obb_img = resampler.Execute(img)
    # Change the image axes order so that we have a nice display.
    obb_img = sitk.PermuteAxes(obb_img,[2,1,0])
    gui.MultiImageDisplay(image_list = [obb_img],                   
                          title_list = ["OBB_{0}".format(label)])

Я ожидаю, что смогу нарисовать эти ограничивающие рамки поверх исходного изображения, но я не уверен, как это сделать.

ОБНОВИТЬ

Возможно, это может лучше проиллюстрировать то, что я имею в виду. Ориентированная ограничительная рамка с повторной выборкой, вывод, как и ожидалось:

Однако после использования original_label_image.TransformPhysicalPointToContinousIndex() ориентированные точки ограничивающей рамки в исходном пространстве изображения выглядят некорректно (shape_stats.OrientedBoundingBoxVertices() в исходном индексном пространстве):

ОБНОВЛЕНИЕ 2

Используя shape_stats.GetCentroid(), я могу правильно получить реальные координаты центроидов каждой метки и правильно их изобразить:

Также кажется, что вывод shape_stats.GetOrientedBoundingBoxOrigin() правдоподобен в реальных координатах. Один элемент shape_stats.OrientedBoundingBoxVertices() соответствует shape_stats.GetOrientedBoundingBoxOrigin().