.dcm格式文件软件读取及python处理详解

概述.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(

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 cv2import numpyimport dicomfrom matplotlib import pyplot as pltdcm = dicom.read_file("dcm")dcm.image = dcm.pixel_array * dcm.RescaleSlope + dcm.RescaleInterceptslices = []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)] = 255kernel = 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)] = -2000plt.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 pydicomimport osimport numpyfrom 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constpixelSpacingy = 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。

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总结

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