【ACDC数据集】：预处理ACDC心脏3D MRI影像数据集到VOC数据集格式，nii转为jpg，label转为png

【Segment Anything Model】做分割的专栏链接，欢迎来学习。
【博主微信】cvxiaoyixiao
本专栏为公开数据集的介绍和预处理，持续更新中。

2023年11月2日更新补充

跟我要处理好的数据集的，我都给了。请自行注意检查数据集是否是你想要的，我只处理了原数据集的第一部分
也就是frame01部分。并且测试集 现在是RGBA图像，可以自行转化为L灰度图像。

def convert_RGBA2L():
    from PIL import Image
    import os    path = "ACDC_dataset/testing/label"
    for i in os.listdir(path):
        old_path = os.path.join(path, i)
        rgba_image = Image.open(old_path)
        gray_image = rgba_image.convert("L")
        new_name = os.path.splitext(i)[0] + ".png"  # 更改扩展名为.png
        new_path = os.path.join(path, new_name)
        gray_image.save(new_path, "PNG")  # 指定保存格式为PNG

1️⃣ ACDC数据集介绍

他是一个

多类别的

心脏3D MRI影像数据集`，2017年ACDC挑战赛（Automated Cardiac Diagnosis
Challenge）。

原数据集获取，网盘永久有效：
链接：

https://pan.baidu.com/s/1F4Xq1crtUSmFcSKxwO4Eaw?pwd=ejfa 提取码：ejfa

–来自百度网盘超级会员V6的分享

2️⃣ ACDC数据集样例

首先夸夸 ，ACDC数据集存放格式非常规律 ，数据质量非常高 清晰了分为3类别。

training里有100例患者，testing里有50例患者。每个nii的切片个数不同根据勾画的肿瘤。

Info

是媒体信息

patient001_4d.nii.gz

是全部的切片，我也不知道从医学上怎么描述，就是这个患者的立体影像，包括没有肿瘤的部分

patient001_frame01.nii.gz

是一个时期nii影响的压缩包

patient001_frame01_gt.nii.gz

对应patient001_frame01.nii.gz的肿瘤勾画的label的压缩包。用四种像素对应了四个类别包括背景。

patient001_frame12.nii.gz

是统一患者另一时期的影像

patient001_frame12_gt.nii.gz

是对应的label

总之每个患者都有一个整体影像，还有两个不同成像和对应label。以下是打开之后的影像图。

3️⃣ 预处理ACDC目标

目标：

处理ACDC的nii.gz数据集到VOC格式的2d的png图片
VOC格式 这篇文章有讲直达

例如：

将patient001_frame01.nii.gz处理成几张png作为网络image的输入。将patient001_frame01_gt.nii.gz处理成几张png作为label。只处理了training的100例患者，

把training当成了整个集合划分了训练测试。并且只关心了frame01第一阶段

，第二个阶段的未关心。只关心了留下的部分。够了。

4️⃣ 处理结果样图

处理结果样图:

img转为jpg label转为png 并且像素为0-3. 0代表背景，1-3代表分类。label图像素太小，这里看不出来，可以看第三张数组图

5️⃣ 代码

事先准备好VOC文件夹

"""
处理官网下载的ACDC到网络要求的VOC格式，按需调用
author: cvxiayixiao
Wechat: cvxiayixiao
"""
import os
from os.path import join
import nibabel as nib
import gzip
import shutil
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as npori_ACDC_train_path = './ACDC_challenge_20170617/training'
def niigz2nii():
    """
    解压每个患者的01阶段的nii.gz 和 gt.nii.gz 到输入文件夹"ACDC_nii"
    """    input_path = ori_ACDC_train_path
    # 处理image
    # target='frame01.nii'
    # output_path = 'ACDC_nii/images'    # 处理gt
    target = 'frame01_gt.nii'
    output_path = 'ACDC_nii/labels'    for patient in os.listdir(input_path):
        # ACDC_challenge_20170617/training/patient001
        patient_path = join(input_path, patient)
        for niigz in os.listdir(patient_path):
            if target in niigz:
                niigzpath = join(patient_path, niigz)
                new_nii_path = join(output_path, niigz)
                shutil.copy(niigzpath, new_nii_path)
# niigz2nii()
def convert_nii_to_jpg():
    '''
    将ACDC_nii/images中的nii转到VOCjpg中
    :return:
    '''
    image_num = 0
    nii_path = "./ACDC_nii/images"
    output_dir = "./VOCdevkit/VOC2007/JPEGImages"
    for patient in os.listdir(nii_path):
        patient_path = join(nii_path, patient)
        for one in os.listdir(patient_path):
            one_patient_nii_path = join(patient_path, one)
            # 加载 .nii 文件
            nii_img = nib.load(one_patient_nii_path)
            data = nii_img.get_fdata()
            # 遍历数据的每个切片，并保存为 .png 文件
            for i in range(data.shape[2]):
                image_num += 1
                # 获取当前切片数据
                slice_data = data[:, :, i]
                # 创建输出文件路径
                num = f"{image_num}".zfill(6)
                output_path = os.path.join(output_dir, f'{patient}_{num}.jpg')
                # 以灰度图像格式保存切片数据为 .png 文件
                plt.imsave(output_path, slice_data, cmap='gray')
# convert_nii_to_jpg()def convert_nii_to_png():
    '''
    将ACDC_nii/labels中的nii转到ACDC_nii/tmp_png_label中
    此时的像素是原label 中的像素，不是网络中的分类像素，还需要一部转换
    :return:
    '''
    image_num = 0
    nii_path = "./ACDC_nii/labels"
    output_dir = "./tmp"
    for patient in os.listdir(nii_path):
        patient_path = join(nii_path, patient)
        for one in os.listdir(patient_path):
            one_patient_nii_path = join(patient_path, one)
            # 加载 .nii 文件
            nii_img = nib.load(one_patient_nii_path)
            data = nii_img.get_fdata()
            # 遍历数据的每个切片，并保存为 .png 文件
            for i in range(data.shape[2]):
                image_num += 1
                # 获取当前切片数据
                slice_data = data[:, :, i]
                # 创建输出文件路径
                num = f"{image_num}".zfill(6)
                output_path = os.path.join(output_dir, f'{patient}_{num}.png')
                # 以灰度图像格式保存切片数据为 .png 文件
                plt.imsave(output_path, slice_data, cmap='gray')from PIL import Image
def turnto255():
    from PIL import Image
    from PIL import Image
    for i in os.listdir("tmp"):
        output_path = os.path.join("./tmp1", i)
        png_path = join("tmp", i)
        # 读取图像
        image = plt.imread(png_path)        # 取三个通道的平均值
        im_gray = np.mean(image, axis=2)
        im_gray = Image.fromarray((im_gray * 255).astype(np.uint8)).convert("L")
        # 保存输出图像
        im_gray.save(output_path)
def rename():
    """
    处理好的VOC2007 train和test名称不同，名称不对应不能训练
    转为对应的，之前的留作副本可以对应原图
    :return:
    """
    root = "VOCdevkit/VOC2007/SegmentationClass"
    for i in os.listdir(root):
        img_old_path = join(root, i)
        new_png_path = join(root, i[-10:])
        shutil.copy(img_old_path, new_png_path)
# rename()将0-255转为0-3类代码，加微信cvxiayixiao

6️⃣ 划分测试集和训练集

import os
import randomimport numpy as np
from PIL import Image
from tqdm import tqdm#   修改train_percent用于改变验证集的比例 9:1
trainval_percent    = 1
train_percent       = 0.9
VOCdevkit_path      = 'VOCdevkit'if __name__ == "__main__":
    random.seed(0)
    print("Generate txt in ImageSets.")
    segfilepath     = os.path.join(VOCdevkit_path, 'VOC2007/SegmentationClass')
    saveBasePath    = os.path.join(VOCdevkit_path, 'VOC2007/ImageSets/Segmentation')
    
    temp_seg = os.listdir(segfilepath)
    total_seg = []
    for seg in temp_seg:
        if seg.endswith(".png"):
            total_seg.append(seg)    num     = len(total_seg)  
    list    = range(num)  
    tv      = int(num*trainval_percent)  
    tr      = int(tv*train_percent)  
    trainval= random.sample(list,tv)  
    train   = random.sample(trainval,tr)  
    
    print("train and val size",tv)
    print("traub suze",tr)
    ftrainval   = open(os.path.join(saveBasePath,'trainval.txt'), 'w')  
    ftest       = open(os.path.join(saveBasePath,'test.txt'), 'w')  
    ftrain      = open(os.path.join(saveBasePath,'train.txt'), 'w')  
    fval        = open(os.path.join(saveBasePath,'val.txt'), 'w')  
    
    for i in list:  
        name = total_seg[i][:-4]+'\n'  
        if i in trainval:  
            ftrainval.write(name)  
            if i in train:  
                ftrain.write(name)  
            else:  
                fval.write(name)  
        else:  
            ftest.write(name)  
    
    ftrainval.close()  
    ftrain.close()  
    fval.close()  
    ftest.close()

成功划分