主要原理：调整dicom的窗宽，使之各个像素点上的灰度值缩放至[0,255]范围内。
使用到的python库：SimpleITK
下面是一个将dicom（.dcm）图片转换成jpg图片的demo：
import SimpleITK as sitk
import numpy as np
import cv2
def convert_from_dicom_to_jpg(img,low_window,high_window,save_path):
lungwin = np.array([low_window*1.,high_window*1.])
newimg = (img-lungwin[0])/(lungwin[1]-lungwin[0]) #归一化
newimg = (newimg*255).astype('uint8') #将像素值扩展到[0,255]
cv2.imwrite(save_path, newimg, [int(cv2.IMWRITE_JPEG_QUALITY), 100])
if __name__ == '__main__':
# 下面是将对应的dicom格式的图片转成jpg
dcm_image_path = '/DICOM_image/lung001.dcm' #读取dicom文件
output_jpg_path = 'JPG_image/lung001.jpg'
ds_array = sitk.ReadImage(dcm_image_path) #读取dicom文件的相关信息
img_array = sitk.GetArrayFromImage(ds_array) #获取array
# SimpleITK读取的图像数据的坐标顺序为zyx，即从多少张切片到单张切片的宽和高，此处我们读取单张，因此img_array的shape
#类似于 （1，height，width）的形式
shape = img_array.shape
img_array = np.reshape(img_array, (shape[1], shape[2])) #获取array中的height和width
high = np.max(img_array)
low = np.min(img_array)
convert_from_dicom_to_jpg(img_array, low, high, output_jpg_path) #调用函数，转换成jpg文件并保存到对应的路径
print('FINISHED')
以上这篇python 将dicom图片转换成jpg图片的实例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脚本之家。
