代码拉取完成,页面将自动刷新
同步操作将从 mktime/python-learn 强制同步,此操作会覆盖自 Fork 仓库以来所做的任何修改,且无法恢复!!!
确定后同步将在后台操作,完成时将刷新页面,请耐心等待。
import pydicom
from PIL import Image
import numpy as np
import os
import sys
''' first: pip install pydicom matplotlib scipy '''
def dicom_file2jpg(infile, outfile):
# 读取DICOM文件
dicom_file = pydicom.read_file(infile)
info = {}
# 通过字典关键字来获取图像的数据元信息(当然也可以根据TAG号)
# 这里获取几种常用信息
info["PatientID"] = dicom_file.PatientID # 患者ID
info["PatientName"] = dicom_file.PatientName # 患者姓名
info["PatientAge"] = dicom_file.PatientAge # 患者年龄
info['PatientSex'] = dicom_file.PatientSex # 患者性别
info['StudyID'] = dicom_file.StudyID # 检查ID
info['StudyDate'] = dicom_file.StudyDate # 检查日期
info['StudyTime'] = dicom_file.StudyTime # 检查时间
info['InstitutionName'] = dicom_file.InstitutionName # 机构名称
info['Manufacturer'] = dicom_file.Manufacturer # 设备制造商
info['StudyDescription']=dicom_file.StudyDescription # 检查项目描述
print(info)
# 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)
image_array = image_array / np.max(image_array)
image_8bit = (image_array * 255).astype(np.uint8)
# 转换为PIL图像
image = Image.fromarray(image_8bit)
# 保存为JPEG
image.save(outfile)
def main(name):
fname = name[:-4]
outname = fname + '.jpg'
dicom_file2jpg(name, outname)
if __name__ == '__main__':
if len(sys.argv) < 2:
print('usage: python dicom_file2jpg.py dicom_filefile.dcm')
quit()
main(sys.argv[1])
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