用opencv和python读取医学图片:mha

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Sat Jan 5 09:15:27 2019

@author: shenfangyuan

pip install SimpleITK

1,anxuexin.mha文件是(33,512,512)维的图片,(通道数量=33,高=512,宽=512)
我只是选用了(21,:,:)这个通道的数据进行试验.可以考虑把各个通道数据"逻辑或",
"逻辑与"等操作.数学上的sum累加"不是好方法"
2,anxuexin.mha每个通道i的数据(channel=i,512,512)是 "0--1"二进制数据,
相当于true--false数据
3,anxuexin.mha数据类型dtype=np.unit16,注意这不是opencv常用的uint8类型
所以,送到opencv处理的时候最好先用np.unit8()函数进行转换.
4,由于数据值域是0--1,相当于逻辑数据,为了用opencv正常显示,需要乘以255,值域
变为0--255,变成黑白图片.
5,plt 图像处理软件可以直接显示0-1图片

6,我们经常遇到的图片像素的数据类型:
    1) 0--255 np.uint8:这种类型能够被opencv直接处理
    2) 0.0--1.0 np.float类型的浮点数据,一般在图像像素进行数值计算时候使用的类型
    3) true-1 ,false-0 :逻辑类型:需要转换为0--255后才能显示和存储.
    4) 可以用 img > 127 这样的逻辑表达式方法大概判断数据范围

"""

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import SimpleITK
import cv2
filename = 'anxuexin.mha' #文件名称

img = SimpleITK.ReadImage(filename) #读取文件内容
img_data = SimpleITK.GetArrayFromImage(img) #获取文件中的图片数据
img_tmp = np.zeros([512,512], dtype=np.uint8) #初始化一个512x512的缓冲区

#for i in range(20,21):
# img_tmp = img_tmp + img_data[i,:,:]

img_tmp = img_data[21,:,:]
#从(33,512,512)数据中读取第21维数据到缓冲区.,你可以选"其他通道"

print('-----',np.sum(np.sum(img_tmp))) #用该方法,看看该是否为"空图片"

img_tmp1 = np.uint8(img_tmp)*255
#把数据从uint16转换为uint8,在把0--1转换为0--255

#plt.imshow(img_tmp,cmap='gray') #plt软件是可以直接显示0--1数据的

cv2.imwrite('1.jpg',img_tmp1) #将数据转换为jpg格式保存起来

cv2.imshow('img_mha',img_tmp1) #图片显示

cv2.waitKey(0) #等待用户输入

cv2.destroyAllWindows() #注销显示的窗口

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