将 JPG 或 PNG 图像转换为 Dicom

如果您想将普通图像（如 JPG 或 PNG）转换为医学图像（谈论 Dicom 文件），您只需要安装一个名为“pydicom”的库来操作 Dicom 图像，然后您需要一个预先存在的 Dicom 图像。因为我们都知道 Dicom 图像或者文件包含的不仅仅是普通图片，比如像素等，Dicom 图像包含我们称之为“像素阵列”的像素信息、患者信息等等。所以在我们的例子中，我们只需要转换像素数组的像素值。为此，

求则得之，舍则失之

12639人浏览 · 2022-01-17 14:16:19

求则得之，舍则失之 · 2022-01-17 14:16:19 发布

如果您想将普通图像（如 JPG 或 PNG）转换为医学图像（谈论 Dicom 文件），您只需要安装一个名为“pydicom”的库来操作 Dicom 图像，然后您需要一个预先存在的 Dicom 图像。

因为我们都知道 Dicom 图像或者文件包含的不仅仅是普通图片，比如像素等，Dicom 图像包含我们称之为“像素阵列”的像素信息、患者信息等等。所以在我们的例子中，我们只需要转换像素数组的像素值。为此，我们需要获取现有的 Dicom 图像并获取其旧信息来创建新的。

所以第一步是安装 pydicom 库、pillow 和 numpy。

pip install pydicom
pip install numpy
pip install pillow

完成后，我们就可以启动主程序了。为此，我们有 3 个步骤：

打开图像、jpg 或 png 以及现有的 Dicom。
如果 jpg 或 png 图像在灰度空间中。
如果 jpg 或 png 图像在 RGB 空间中

1.打开图像

要打开图像，对于 jpg 或 png 图像，我们将使用Pillow，对于 Dicom，我们将使用 pydicom。以下是执行此操作的行：

ds = pydicom.dcmread(‘path’) # pre-existing dicom file
jpg_image = Image.open(‘path’) # the PNG or JPG file to be replace

2如果JPG图像是灰度图像

如果您不知道图像是灰度还是 RGB，您可以通过“模式函数”进行检查，如果返回“L”则表示图像是灰度图，如果返回“RGBA”则表示图像是RGB 图像。

所以我们需要初始化图像，或者我们可以说使用 NumPy 的数组，然后我们需要为数组提供与 JPG 图像相同的尺寸，这样我们就不会丢失信息，之后我们应该指定我们将创建的图像是灰度图像，当然我们需要添加更多参数来指定图像的正确类型。我们应该知道，这个数组将替换第一个 Dicom 图像上存在的数组。

if jpg_image.mode == 'L':
       
       np_image = np.array(jpg_image.getdata(),dtype=np.uint8)
       ds.Rows = jpg_image.height
       ds.Columns = jpg_image.width
       ds.PhotometricInterpretation = "MONOCHROME1"
       ds.SamplesPerPixel = 1
       ds.BitsStored = 8
       ds.BitsAllocated = 8
       ds.HighBit = 7
       ds.PixelRepresentation = 0
       ds.PixelData = np_image.tobytes()
       ds.save_as('result_gray.dcm')

3.如果 JPG 图像是 RGB

实际上，我们将执行与灰度图像相同的步骤，只是我们将创建的数组将有 3 个通道而不是 1，“PhotometricInterpretation”将是 RGB 而不是单色，每个像素的通道数是 3而不是 1。

if jpg_image.mode == 'RGBA':

    np_image = np.array(jpg_image.getdata(), dtype=np.uint8)[:,:3]
    ds.Rows = jpg_image.height
    ds.Columns = jpg_image.width
    ds.PhotometricInterpretation = "RGB"
    ds.SamplesPerPixel = 3
    ds.BitsStored = 8
    ds.BitsAllocated = 8
    ds.HighBit = 7
    ds.PixelRepresentation = 0
    ds.PixelData = np_image.tobytes()
    ds.save_as('result_rgb.dcm')

4.完整代码

import numpy as np
import pydicom
from PIL import Image

ds = pydicom.dcmread('path') # pre-existing dicom file
jpg_image = Image.open('path') # the PNG or JPG file to be replace

if jpg_image.mode == 'L':
       
    np_image = np.array(jpg_image.getdata(),dtype=np.uint8)
    ds.Rows = jpg_image.height
    ds.Columns = jpg_image.width
    ds.PhotometricInterpretation = "MONOCHROME1"
    ds.SamplesPerPixel = 1
    ds.BitsStored = 8
    ds.BitsAllocated = 8
    ds.HighBit = 7
    ds.PixelRepresentation = 0
    ds.PixelData = np_image.tobytes()
    ds.save_as('result_gray.dcm')

elif jpg_image.mode == 'RGBA':

    np_image = np.array(jpg_image.getdata(), dtype=np.uint8)[:,:3]
    ds.Rows = jpg_image.height
    ds.Columns = jpg_image.width
    ds.PhotometricInterpretation = "RGB"
    ds.SamplesPerPixel = 3
    ds.BitsStored = 8
    ds.BitsAllocated = 8
    ds.HighBit = 7
    ds.PixelRepresentation = 0
    ds.PixelData = np_image.tobytes()
    ds.save_as('result_rgb.dcm')