step1:生成简单DICOM文件 C:\Users\wangrusheng\PycharmProjects\FastAPIProject1\hello.py from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont import numpy as np import pydicom from pydicom.dataset import Dataset, FileDataset from pydicom.uid import generate_uid, SecondaryCaptureImageStorage, ExplicitVRLittleEndian...
Columns dcm_temp = setDicomWinWidthWinCenter(img_data, winwidth, wincenter, rows, cols) # 调整窗位、窗宽 # 可视化 dcm_img = Image.fromarray(dcm_temp) #将 Numpy转换为 PIL.Image dcm_img = dcm_img.convert('L') # 批量保存 dcm_img.save("C:/output/%s_%s.png" % (path1, names[i])...
然后将image和label转为list格式数据,因为后边用到的的一些tensorflow函数接收的是list格式数据。 2 产生用于训练的批次 def get_batches(image,label,resize_w,resize_h,batch_size,capacity): #convert the list of images and labels to tensor image = tf.cast(image,tf.string) label = tf.cast(label,tf....
image = sitk.ReadImage(dcm_file_path) 将图像转换为numpy数组 image_array = sitk.GetArrayFromImage(image) print(f"Image Array Shape: {image_array.shape}") 显示图像 plt.imshow(image_array[0], cmap='gray') plt.title('DICOM Image (SimpleITK)') plt.axis('off') plt.show() SimpleITK可以用...
这一步已经在上面的代码片段中完成,即将JPEG图像的像素数据转换为字节流并填充到DICOM模板的PixelData标签中。 保存填充后的DICOM文件到磁盘上: 使用pydicom库的dcmwrite函数将DICOM数据集保存到磁盘上: python dicom_path = 'path/to/your/image.dcm' pydicom.dcmwrite(dicom_path, ds) 将上述步骤整合到一个完...
DICOM即医学数字成像和通信,是医学图像和相关信息的国际标准(ISO 12052)。它定义了质量能满足临床需要的可用于数据交换的医学图像格式,可用于处理、存储、打印和传输医学影像信息。 dcm文件是一种数位成像,广泛运用于医学领域。如X射线,CT,核磁共振,超声等常见医疗影像设备保存的图像格式均为dcm。 医学中常用处理dcm图...
读取Dicom⽂件后,可以借助Numpy以及图像处理库(如PIL.Image)来进⾏简单的处理.借助Numpy import numpy as np data = np.array(ds.pixel_array)注意这⾥使⽤的是 np.array() ⽽不是 np.asarray(). 因为前者的更改并不会带来原pixel_array的改变.在转化为ndarray后可以直接进⾏简单的切割和连接,⽐...
(x, 0, 1)# convert to RGB arrayx *= 255if K.image_data_format() == 'channels_first':x = x.transpose((1, 2, 0))x = np.clip(x, 0, 255).astype('uint8')return xdef plot_filters(filters):newimage = np.zeros((16*filters.shape[0],8*filters.shape[1]))for i in range(...
defconvert_dicom_to_jpeg(dicom_file_path, output_folder): # 读取DICOM文件 dicom_file=pydicom.dcmread(dicom_file_path) #将DICOM数据转换为numpy数组 image_array=dicom_file.pixel_array # 转换为8位图像 image_array=image_array-np.min(image_array) ...
Deep learning is becoming increasingly popular and available to new users, particularly in the medical field. Deep learning image segmentation, outcome analysis, and generators rely on presentation of Digital Imaging and Communications in Medicine (DICOM) images, and often radiation therapy (RT) ...