.dcm格式文件软件读取及python处理详解

前端之家收集整理的这篇文章主要介绍了.dcm格式文件软件读取及python处理详解前端之家小编觉得挺不错的,现在分享给大家,也给大家做个参考。

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我们。

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