.dcm格式文件软件读取及python处理详解

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。