怎么在python中將dicom圖片轉換成jpg圖片

這篇文章主要為大家詳細介紹了怎么在python中將dicom圖片轉換成jpg圖片，文中示例代碼介紹的非常詳細，具有一定的參考價值，發現的小伙伴們可以參考一下：

python可以做什么

Python是一種編程語言，內置了許多有效的工具，Python幾乎無所不能，該語言通俗易懂、容易入門、功能強大，在許多領域中都有廣泛的應用，例如最熱門的大數據分析，人工智能，Web開發等。

主要原理：調整dicom的窗寬，使之各個像素點上的灰度值縮放至[0,255]范圍內。

使用到的python庫：SimpleITK

下面是一個將dicom（.dcm）圖片轉換成jpg圖片的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])  #歸一化
  newimg = (newimg*255).astype('uint8')        #將像素值擴展到[0,255]
  cv2.imwrite(save_path, newimg, [int(cv2.IMWRITE_JPEG_QUALITY), 100])

if __name__ == '__main__':

  # 下面是將對應的dicom格式的圖片轉成jpg
  dcm_image_path = '/DICOM_image/lung001.dcm'    #讀取dicom文件
  output_jpg_path = 'JPG_image/lung001.jpg'
  ds_array = sitk.ReadImage(dcm_image_path)     #讀取dicom文件的相關信息
  img_array = sitk.GetArrayFromImage(ds_array)   #獲取array
  # SimpleITK讀取的圖像數據的坐標順序為zyx，即從多少張切片到單張切片的寬和高，此處我們讀取單張，因此img_array的shape
  #類似于 （1，height，width）的形式
  shape = img_array.shape
  img_array = np.reshape(img_array, (shape[1], shape[2])) #獲取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)  #調用函數，轉換成jpg文件并保存到對應的路徑
  print('FINISHED')

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