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:
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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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以上这篇python 将dicom图片转换成jpg图片的实例就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持服务器之家。
原文链接:https://blog.csdn.net/IT_forlearn/article/details/81046417