这篇文章主要为大家详细介绍了怎么在python中将dicom图片转换成jpg图片,文中示例代码介绍的非常详细,具有一定的参考价值,发现的小伙伴们可以参考一下:
Python是一种编程语言,内置了许多有效的工具,Python几乎无所不能,该语言通俗易懂、容易入门、功能强大,在许多领域中都有广泛的应用,例如最热门的大数据分析,人工智能,Web开发等。
主要原理:调整dicom的窗宽,使之各个像素点上的灰度值缩放至[0,255]范围内。
使用到的python库:SimpleITK
下面是一个将dicom(.dcm)图片转换成jpg图片的demo:
import SimpleITK as sitk import numpy as np import cv2 def convert_from_dicom_to_jpg(img,low_window,high_window,save_path): lungwin = np.array([low_window*1.,high_window*1.]) newimg = (img-lungwin[0])/(lungwin[1]-lungwin[0]) #归一化 newimg = (newimg*255).astype('uint8') #将像素值扩展到[0,255] cv2.imwrite(save_path, newimg, [int(cv2.IMWRITE_JPEG_QUALITY), 100]) if __name__ == '__main__': # 下面是将对应的dicom格式的图片转成jpg dcm_image_path = '/DICOM_image/lung001.dcm' #读取dicom文件 output_jpg_path = 'JPG_image/lung001.jpg' ds_array = sitk.ReadImage(dcm_image_path) #读取dicom文件的相关信息 img_array = sitk.GetArrayFromImage(ds_array) #获取array # SimpleITK读取的图像数据的坐标顺序为zyx,即从多少张切片到单张切片的宽和高,此处我们读取单张,因此img_array的shape #类似于 (1,height,width)的形式 shape = img_array.shape img_array = np.reshape(img_array, (shape[1], shape[2])) #获取array中的height和width high = np.max(img_array) low = np.min(img_array) convert_from_dicom_to_jpg(img_array, low, high, output_jpg_path) #调用函数,转换成jpg文件并保存到对应的路径 print('FINISHED')
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