import pydicom # 用來解析dicom格式圖像的像素值 import numpy as np import cv2 # 用于保存圖片 import os# 定義dicom to jpg轉換函數 def convert_from_dicom_to_jpg(img, low_window, high_window, save_path):""":param img: dicom圖像的像素值信息:param low_window: dicom圖像像素值的最低值:param high_window: dicom圖像像素值的最高值:param save_path: 新生成的jpg圖片的保存路徑:return:"""lungwin = np.array([low_window * 1., high_window * 1.]) # 將pydicom解析的像素值轉換為arraynewimg = (img - lungwin[0]) / (lungwin[1] - lungwin[0]) # 將像素值歸一化0-1newimg = (newimg * 255).astype('uint8') # 再轉換至0-255，且將編碼方式由原來的unit16轉換為unit8# 用cv2寫入圖像指令，保存jpg即可cv2.imwrite(save_path, newimg, [int(cv2.IMWRITE_JPEG_QUALITY), 100])path = 'D:/dcm' # dicom文件夾路徑 filename = os.listdir(path) # 打開文件夾中的圖像的文件名，作為列表返回 # print(filename) # 可查看一下文件夾下有哪些文件# 開始遍歷文件夾下的每張dicom圖像 for i in filename:document = os.path.join(path, i)outputpath = 'D:/jpg' # 保存jpg圖像的路徑countfullname = i + '.jpg' # 后綴.jpgoutput_jpg_path = os.path.join(outputpath, countfullname) # 設置保存每張圖片的路徑ds = pydicom.dcmread(document,force=True) # 解析一張dicom圖片img_array = ds.pixel_array # 將像素值信息提取# ds_array = sitk.ReadImage(document)# img_array = sitk.GetArrayFromImage(ds_array)# shape = img_array.shape # name.shape# img_array = np.reshape(img_array, (shape[1], shape[2]))high = np.max(img_array) # 找到最大的low = np.min(img_array)# 找到最小的# 調用函數，開始轉換convert_from_dicom_to_jpg(img_array, low, high, output_jpg_path)print(i)

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總結

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