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    .dcm格式文件软件读取及python处理详解

    栏目:代码类 时间:2020-01-17 06:11

    要处理一些.DCM格式的焊接缺陷图像,需要读取和显示.dcm格式的图像。通过搜集资料收集到一些医学影像,并通过pydicom模块查看.dcm格式文件。

    若要查看dcm格式文件,可下Echo viewer 进行查看。

    若用过pycharm进行处理,可选用如下的代码:

    # -*-coding:utf-8-*-
    import cv2
    import numpy
    import dicom
    from matplotlib import pyplot as plt
    
    dcm = dicom.read_file("dcm")
    dcm.image = dcm.pixel_array * dcm.RescaleSlope + dcm.RescaleIntercept
    
    slices = []
    slices.append(dcm)
    img = slices[int(len(slices) / 2)].image.copy()
    ret, img = cv2.threshold(img, 90, 3071, cv2.THRESH_BINARY)
    img = numpy.uint8(img)
    
    im2, contours, _ = cv2.findContours(img, cv2.RETR_LIST, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
    mask = numpy.zeros(img.shape, numpy.uint8)
    for contour in contours:
      cv2.fillPoly(mask, [contour], 255)
    img[(mask > 0)] = 255
    
    kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE, (2, 2))
    img = cv2.morphologyEx(img, cv2.MORPH_OPEN, kernel)
    
    img2 = slices[int(len(slices) / 2)].image.copy()
    img2[(img == 0)] = -2000
    
    plt.figure(figsize=(12, 12))
    plt.subplot(131)
    plt.imshow(slices[int(len(slices) / 2)].image, 'gray')
    plt.title('Original')
    plt.subplot(132)
    plt.imshow(img, 'gray')
    plt.title('Mask')
    plt.subplot(133)
    plt.imshow(img2, 'gray')
    plt.title('Result')
    plt.show()
    

    也可用如下代码:

    import pydicom
    import os
    import numpy
    from matplotlib import pyplot, cm
    # 用lstFilesDCM作为存放DICOM files的列表
    PathDicom = "dicom/2" #与python文件同一个目录下的文件夹
    lstFilesDCM = []
    for dirName,subdirList,fileList in os.walk(PathDicom):
      for filename in fileList:
        if ".dcm" in filename.lower(): #判断文件是否为dicom文件
          print(filename)
          lstFilesDCM.append(os.path.join(dirName,filename)) # 加入到列表中
    ## 将第一张图片作为参考图
    RefDs = pydicom.read_file(lstFilesDCM[0])  #读取第一张dicom图片
    # 建立三维数组
    ConstPixelDims = (int(RefDs.Rows),int(RefDs.Columns),len(lstFilesDCM)) # 得到spacing值 (mm为单位)
    ConstPixelSpacing = (float(RefDs.PixelSpacing[0]), float(RefDs.PixelSpacing[1]), float(RefDs.SliceThickness))
    # 三维数据
    x = numpy.arange(0.0, (ConstPixelDims[0]+1)*ConstPixelSpacing[0], ConstPixelSpacing[0]) # 0到(第一个维数加一*像素间的间隔),步长为constpixelSpacing
    y = numpy.arange(0.0, (ConstPixelDims[1]+1)*ConstPixelSpacing[1], ConstPixelSpacing[1]) #
    z = numpy.arange(0.0, (ConstPixelDims[2]+1)*ConstPixelSpacing[2], ConstPixelSpacing[2]) #
    ArrayDicom = numpy.zeros(ConstPixelDims, dtype=RefDs.pixel_array.dtype)
    for filenameDCM in lstFilesDCM:
      ds = pydicom.read_file(filenameDCM)
      ArrayDicom[:, :, lstFilesDCM.index(filenameDCM)] = ds.pixel_array # 轴状面显示
      pyplot.figure(dpi=300)
      pyplot.axes().set_aspect('equal', 'datalim')
      pyplot.set_cmap(pyplot.gray())
      pyplot.pcolormesh(x, y, numpy.flipud(ArrayDicom[:, :, 2])) # 第三个维度表示现在展示的是第几层
      pyplot.show()

    这两个代码都是可以进行读取的。但是不知道为什么在焊接检测中的dcm图像却无法进行读取。

    以上这篇.dcm格式文件软件读取及python处理详解就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持IIS7站长之家。