读npy、pck、nii格式数据集
下述代码中涉及到的data_path save_path 需要自行定义
读取npy格式数据集
import numpy as np
import cv2
import os#从格式文件中加载数据,得到一个图像三维数组数组,第一维是图片张数,二三维是尺寸
data = np.load(data_path, mmap_mode='r')#遍历该数组,展示每个图片并保存
for i in range(data.shape[0]):onedata = data[i,:,:]cv2.imshow('image', onedata) #读取图片cv2.waitKey(1) #防止读取时闪退cv2.imwrite(jpg_name, onedata) #写到保存路径中
读取pck格式文件
import pickle
import cv2
import os
import numpy as np
import skimage.io as io#data_path和save_path 自行定义#从格式文件中加载数据,得到一个图像三维数组数组,第一维是图片张数,二三维是尺寸
with open(data_path, 'rb') as file_handler: data = pickle.load(file_handler)#遍历该数组,展示每个图片并保存
for i in range(data.shape[0]):onedata = data[i,:,:]#归一化操作,因为onedata中的数据是uint16 范围是0-65535,我们要把它转为uint8的范围是0-255img_norm = np.zeros(layer0.shape)onedata = cv2.normalize(onedata, dst=img_norm, alpha=0, beta=255, norm_type=cv2.NORM_MINMAX)onedata = np.uint8(onedata)io.imshow(onedata, cmap='gray')io.show()io.imsave(save_path, onedata)
读取nii文件
读取nii文件和pck文件只有在加载数据时有差异,展示和保存都相同
import SimpleITK as sitkimg = sitk.ReadImage(data_path)
data = sitk.GetArrayFromImage(img)
上述都只是读取一个文件的过程,如果需要读取多个文件 可以使用
files = os.listdir(path)
获得文件夹中文件列表依次遍历
为什么要归一化?
如果不使用归一化操作则会出现下面的错误,部分数据会丢失
Lossy conversion from int16 to uint8. Range [38, 1411]. Convert image to uint8 prior to saving to suppress this warning.
而如果直接对数组使用np.uint8(onedata)转换格式的话,则会直接将数组中超过255值的数据变成255,这样图片就会丢失信息。所以我们需要归一化。
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