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。
标签:
.dcm,读取,python
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《魔兽世界》大逃杀!60人新游玩模式《强袭风暴》3月21日上线
暴雪近日发布了《魔兽世界》10.2.6 更新内容,新游玩模式《强袭风暴》即将于3月21 日在亚服上线,届时玩家将前往阿拉希高地展开一场 60 人大逃杀对战。
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《强袭风暴》不是普通的战场,作为一个独立于主游戏之外的活动,玩家可以用大逃杀的风格来体验《魔兽世界》,不分职业、不分装备(除了你在赛局中捡到的),光是技巧和战略的强弱之分就能决定出谁才是能坚持到最后的赢家。本次活动将会开放单人和双人模式,玩家在加入海盗主题的预赛大厅区域前,可以从强袭风暴角色画面新增好友。游玩游戏将可以累计名望轨迹,《巨龙崛起》和《魔兽世界:巫妖王之怒 经典版》的玩家都可以获得奖励。
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