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：
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import SimpleITK as sitkimport numpy as npimport cv2def 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') |
以上這篇python 將dicom圖片轉換成jpg圖片的實例就是小編分享給大家的全部內容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持服務器之家。
原文鏈接：https://blog.csdn.net/IT_forlearn/article/details/81046417
