pydicom数据的处理
pydicom数据的处理pydicom数据的处理pydicom数据的处理
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
读取图像
folder_path = r"D:\project"
file_name = "IM62.dcm"
file_path = os.path.join(folder_path,file_name)
dcm = pydicom.dcmread(file_path)
获取像素矩阵
dcm = pydicom.dcmread(file_path)
img_arr = dcm.pixel_array
print(type(img_arr))
获取像素矩阵的shape
print("shape",img_arr.shape)
获取像素矩阵的dtype(uint16)
print("dtype",img_arr.dtype)
查看所有值
flatten_data = img_arr.flatten()
print("flatten_data", flatten_data)
print(len(flatten_data))
list_data = flatten_data.tolist()
print("list_data", list_data)
set_data = set(list_data)
print("set_a",set_data)
借助PIL.Image可以直接进行简单的图像处理
from PIL import Image
data_img = Image.fromarray(ds.pixel_array)
print(type(data_img))
print(data_img)
Image转ndarray,查看dtype
img_convert_ndarray = np.array(data_img)
print(img_convert_ndarray.dtype)
查看所有值(没有变化)
flatten_data = img_convert_ndarray.flatten()
print("flatten_data", flatten_data)
print(len(flatten_data))
list_data = flatten_data.tolist()
print("list_data", list_data)
set_data = set(list_data)
print("set_a",set_data)
借助PIL.Image选择45°，data_img_rotated的像素值不会受到影响
data_img.show()
data_img_rotated = data_img.rotate(angle=45)
data_img_rotated.show()
经过PIL.IMAGE处理后的dicom图像转为ndarray后，可以重新保存为dicom文件
data_rotated = np.array(data_img_rotated)
dcm.PixelData = data_rotated.tobytes()
dcm.Rows,dcm.Columns = data_rotated.shape
new_name = "dicom_rotated.dcm"
dcm.save_as(os.path.join(".",new_name))
dcm_rotated = pydicom.dcmread(os.path.join(".",new_name))
dicom_rotated_img = Image.fromarray(dcm_rotated.pixel_array)
dicom_rotated_img.show()
可视化
方式一(pyplot)
from matplotlib import pyplot
pyplot.imshow(ds.pixel_array,cmap=pyplot.cm.bone)
pyplot.show()
方式二（PIL.Image）
from PIL import Image
data_img = Image.fromarray(dcm.pixel_array)
data_img.show()
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