MONAI怎么读取image,label不报错

在使用MONAI框架时遇到报错,本文详细介绍了如何排查和解决数据格式问题,特别是针对label的异常处理,包括dicom转nii批处理、数据归一化、错误定位以及ROI设置的调整,确保训练过程的顺利进行。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

 当运行MONAI框架一直报错的情况下。

1. 不要慌

2. 查看数据格式是否有问题,dicom转nii批处理代码如下,使用dcmrtstruct2nii包

#!/usr/bin/env python
# coding: utf-8

# In[21]:


#separate labels from folder to dicom_label
import os
import shutil

def find_file_starts(path):
    finds = []
    for i, j, k in os.walk(path):
        for file in k:
            if file.startswith("RS"):
                print(os.path.join(i, file))
                finds.append(os.path.join(i, file))
    return finds           

                
def movefile(oripath,tardir):
    filename = os.path.basename(oripath)
    tarpath = os.path.join(tardir, filename)
    #判断原始文件路劲是否存在
    if not os.path.exists(oripath):
        print('the dir is not exist:%s' % oripath)
        status = 0
    else:
     #判断目标文件夹是否存在
        if os.path.exists(tardir):
        #判断目标文件夹里原始文件是否存在,存在则删除
            if os.path.exists(tarpath):
                os.remove(tarpath)
        else:
         #目标文件夹不存在则创建目标文件夹
            os.makedirs(tardir)
          #移动文件
        shutil.move(oripath, tardir)

        status = 1

    return status

##for CTV
path_2_all_patients = r'C:\Users\jinpe\Desktop\MONAI_SEG\dataset\sis_trial\CTV\dicom_CT'
label_files = find_file_starts(path_2_all_patients)
tardir_loc = r'C:\Users\jinpe\Desktop\MONAI_SEG\dataset\sis_trial\CTV\dicom_label'
for file in label_files:
    movefile(file,tardir_loc)

##for OAR
path_2_all_patients = r'C:\Users\jinpe\Desktop\MONAI_SEG\dataset\sis_trial\OAR\dicom_CT'
patient_names = os.listdir(path_2_all_patients)

label_files = find_file_starts(path_2_all_patients)
tardir_loc = r'C:\Users\jinpe\Desktop\MONAI_SEG\dataset\sis_trial\OAR\dicom_label'
#Due to different sort for label files, have to rename the labels and CTs
for i,file in enumerate(label_files):
    new_name = file.replace("RS",str(i)+"RS")
    new_name = os.path.join(tardir_loc,os.path.basename(new_name))
    print(new_name)
    os.rename(file,new_name)#rename and copy the label
    #movefile(file,tardir_loc)
    
for i,patient in enumerate(patient_names):
    os.rename(os.path.join(path_2_all_patients,patient),os.path.join(path_2_all_patients,str(i)+patient))#rename the dicom CT


# In[ ]:


'''
#optional
#transform dicom_CT to nii_CT
!python -c "import dicom2nifti" || pip install -q dicom2nifti
import os
path_2_all_patients = r'C:\Users\jinpe\Desktop\MONAI_SEG\dataset\sis_trial\dicom_CT'
patients_folders = os.listdir(path_2_all_patients)
path_out_data = r'C:\Users\jinpe\Desktop\MONAI_SEG\dataset\sis_trial\nii_CT'
print(patients_folders)

for i, patient in enumerate(patients_folders):
    dicom2nifti.dicom_series_to_nifti(os.path.join(path_2_all_patients, patient), os.path.join(path_out_da
要实现绘制莫奈风格的花园图像,可以利用 Python 中的一些库来模拟印象派艺术的效果。以下是详细的说明和代码示例: ### 使用的技术栈 为了完成这一目标,主要依赖于 `Pillow` 和 `numpy` 库来进行图像处理,并通过随机化像素颜色以及模糊效果来模仿莫奈画作中的柔和笔触。 #### 安装必要的库 如果尚未安装这些库,请先运行以下命令: ```bash pip install numpy pillow matplotlib ``` #### 实现代码 下面是一个完整的代码片段,用于生成具有莫奈风格的艺术化花园图像[^1]: ```python import numpy as np from PIL import Image, ImageFilter import random import matplotlib.pyplot as plt def create_monet_style_image(width=800, height=600): """ 创建一个莫奈风格的花园图像。 参数: width (int): 图像宽度,默认为 800 像素。 height (int): 图像高度,默认为 600 像素。 返回: PIL.Image.Image: 莫奈风格的图像对象。 """ # 初始化空白画布 img_array = np.zeros((height, width, 3), dtype=np.uint8) # 随机填充背景颜色(淡蓝色调) for y in range(height): for x in range(width): r = min(int(random.gauss(200, 50)), 255) # 红色分量 g = min(int(random.gauss(220, 70)), 255) # 绿色分量 b = min(int(random.gauss(250, 80)), 255) # 蓝色分量 img_array[y][x] = [r, g, b] # 添加一些花朵图案(红色和粉色区域) flower_colors = [(255, 0, 0), (255, 105, 180)] # 红色和粉红 num_flowers = int(width * height / 1000) for _ in range(num_flowers): center_x = random.randint(0, width - 1) center_y = random.randint(0, height - 1) radius = random.randint(5, 15) color = random.choice(flower_colors) draw_circle(img_array, center_x, center_y, radius, color) # 将 NumPy 数组转换为 PIL 图像 image = Image.fromarray(img_array) # 应用高斯模糊以增强朦胧感 blurred_image = image.filter(ImageFilter.GaussianBlur(radius=2)) return blurred_image def draw_circle(array, cx, cy, radius, color): """ 在给定数组上绘制圆形。 参数: array (np.ndarray): 输入的 RGB 数组。 cx (int): 圆心 X 坐标。 cy (int): 圆心 Y 坐标。 radius (int): 半径大小。 color (tuple): 绘制的颜色 (R,G,B)。 """ for y in range(cy - radius, cy + radius + 1): for x in range(cx - radius, cx + radius + 1): if is_in_circle(x, y, cx, cy, radius): try: array[y][x] = color except IndexError: pass def is_in_circle(px, py, cx, cy, radius): """ 判断点是否位于圆内。 参数: px (int): 待检测点的 X 坐标。 py (int): 待检测点的 Y 坐标。 cx (int): 圆心 X 坐标。 cy (int): 圆心 Y 坐标。 radius (int): 圆半径。 返回: bool: 如果点在圆内则返回 True;否则 False。 """ distance_squared = (px - cx)**2 + (py - cy)**2 return distance_squared <= radius**2 if __name__ == "__main__": monet_img = create_monet_style_image() plt.figure(figsize=(10, 7)) plt.axis('off') plt.imshow(monet_img) plt.show() ``` 上述代码实现了以下几个功能: - **初始化画布**:创建了一个指定尺寸的空白画布,并为其设置了淡蓝绿色基调作为背景色彩。 - **添加花卉元素**:通过随机位置放置多个同大小的小圆圈代表花丛,采用鲜艳的红色系色调增加视觉冲击力。 - **应用滤镜效果**:最后一步是对整个画面施加轻微的高斯模糊操作,从而营造出类似油画般的柔焦质感。 ### 结果展示 执行以上脚本后会弹出窗口显示一张仿照莫奈手法创作出来的虚拟风景图样——一片开满鲜花的草地映衬着晴朗天空下的自然风光景象。
评论 1
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值