将jpg，dicom转tif格式

jpg转tif

import glob       #jpg转tif
from PIL import Image
for i in glob.glob(r'2.jpg'):im = Image.open(i,"r")print(i.split(".")[0])im.save("{}_new.tif".format(i.split(".")[0]),quality=95)

将不带信息的docm转jpg

import SimpleITK as sitk      #彩色训练集docm转jpg
ds = sitk.ReadImage('./Dicomdataset/4.000000-Ax T2 brain-74802/1-01.dcm')
img_array = sitk.GetArrayFromImage(ds)
# frame_num, height,width = img_array.shape
# img_array.shape
#输出(1, 2852, 2599)
import cv2
cv2.imwrite("output.jpg", img_array[0])

将带信息的原始docm转jpg

#代信息docm转tif
import pydicom
import matplotlib.pyplot as plt
import scipy.misc
import pandas as pd
import numpy as np
import os
import tensorflow as tfdef Dcm2jpg(file_path):#获取所有图片名称c = []names = os.listdir(file_path)  #路径#将文件夹中的文件名称与后边的 .dcm分开for name in names:index = name.rfind('.')name = name[:index]c.append(name)for files in c :picture_path = "./Dicomdataset/4.000000-Ax T2 brain-74802/"+files+".dcm"out_path = "./tifdata/"+files+".tif"# ds = pydicom.read_file(picture_path)# img = ds.pixel_array # 提取图像信息# 读取dicom文件dcm = pydicom.read_file(picture_path)img = dcm.pixel_array # 提取图像信息# 获取图像唯一标识符UIDuid = dcm.SOPInstanceUID# 获取像素矩阵img_arr = dcm.pixel_array# 打印矩阵大小print(img_arr.shape)# 获取像素点个数lens = img_arr.shape[0]*img_arr.shape[1]# 获取像素点的最大值和最小值arr_temp = np.reshape(img_arr,(lens,))max_val = max(arr_temp)min_val = min(arr_temp)# 图像归一化img_arr = (img_arr-min_val)/(max_val-min_val)# 绘制图像并保存plt.figure(figsize=(12,12),dpi=250) # 图像大小可以根据文件不同进行设置plt.imshow(img_arr,cmap=plt.cm.bone)plt.title("UID:{}".format(uid))scipy.misc.imsave(out_path,img)print('all is changed')Dcm2jpg('./Dicomdataset/4.000000-Ax T2 brain-74802/')

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将jpg，dicom转tif格式

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