在Vscode中运行nii文件

在Vscode中运行nii文件

首先下载miniconda,我选的默认c盘中安装,安装步骤省,之后配置环境变量
点击电脑设置,选择系统
点击系统信息

在这里插入图片描述

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之后一定要一直点确定直到不出现确定选项
环境变量配置好后,点击
在这里插入图片描述
在终端输入conda --version 出现此页面
代表conda安装成功
之后配置源

//逐行输入并点击enter
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/

之后检查是否成功
输入conda config --show channels
在这里插入图片描述
删除旧的镜像源
输入

conda config --remove channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/tensorflow/linux/cpu/

检查是否删除成功
输入conda config --show chanels
在这里插入图片描述
这里参考原博文#小程序://优快云社区/njiN3ttmbEeTe9J

查看一下conda环境
输入conda info --envs 查看 conda 环境的相关信息的。conda info: 这是 conda 命令行工具提供的一个命令,用于查看 conda 的相关信息。–envs: 这是 conda info 命令的一个选项,表示我们想查看 conda 环境的信息。
在这里插入图片描述

接着使用 conda 创建一个名为 “test” 的新虚拟环境。
在这个新环境中安装 Python 3.11 版本。
conda create -n test python==3.11
在这里插入图片描述

转到新的虚拟环境下
在这里插入图片描述
之后安装各种处理图像或者表格的库pip install ipkernel opencv-python pydicom pynrrd simpleitk
完成后打开Vscode
选择虚拟环境变量在这里插入图片描述

创建ipynb文件
输入以下代码

“
建立一个ipynb文件
输入`import nibabel as nib
import matplotlib.pyplot as plt
# 加载NII文件
import numpy as np
nii_file = '路径\文件名.nii'
img = nib.load(nii_file)
# 获取图像数据
data = img.get_fdata()
# 将图像的宽度转换高度
transposed_data = np.transpose(data, (1, 0, 2))
# 显示图像
plt.figure(figsize=(10, 10))
plt.imshow(transposed_data[:, :, transposed_data.shape[2] // 2], cmap='gray')
plt.title('Transposed MRI Slice')
plt.axis('off')
plt.show()

”

运行即可
### 解决方案 在 Python 开发环境中遇到 `ModuleNotFoundError` 错误通常是因为目标模块未正确安装到当前使用的 Python 环境中。以下是针对此问题的具体解决方案: #### 1. 安装 dicom2nifti 模块 可以通过 pip 工具来安装 `dicom2nifti` 模块。确保使用的是与 VSCode 配置一致的 Python 环境。 运行以下命令以安装该模块: ```bash pip install dicom2nifti ``` 如果需要指定特定版本,可以附加版本号参数,例如: ```bash pip install dicom2nifti==2.0.1 ``` 注意:上述操作应在终端中执行,并确认所用的 Python 路径与 VSCode 当前配置环境匹配[^2]。 #### 2. 验证安装成功 为了验证模块是否已成功安装,在终端输入以下命令: ```python import dicom2nifti print(dicom2nifti.__version__) ``` 如果没有抛出错误并打印出了版本号,则说明安装完成。 #### 3. 检查 VSCodePython 环境设置 VSCode 可能会默认加载不同的解释器。通过以下方式检查和更改 Python 解释器: - 打开命令面板 (`Ctrl+Shift+P`) 并搜索 “Python: Select Interpreter”。 - 选择与您实际安装 `dicom2nifti` 的 Python 版本相匹配的解释器。 #### 4. 处理依赖项冲突 如果仍然存在 `GDCMCONV_NOT_FOUND` 类似的错误,可能缺少必要的工具包支持。对于 Linux 用户,建议按照如下步骤处理: - 使用系统包管理器安装所需的 GDcm 工具集: ```bash sudo apt-get update && sudo apt-get install libgdcm-tools ``` 这一步骤能够提供 `dicom2nifti` 运行时所需要的外部二进制文件支持[^3]。 #### 5. 替代方案 (dcm2niix) 当 `dicom2nifti` 出现兼容性或其他技术难题时,可考虑采用替代库 `dcm2niix` 来实现相同功能。其编译版可以从官方资源获取[^4]。 --- ### 示例代码片段 下面是一个简单的例子展示如何利用 `dicom2nifti` 将 DICOM 文件转换为 NIfTI 格式: ```python import os import dicom2nifti input_folder = '/path/to/dicom/files' output_file = '/path/to/output/nifti/file.nii.gz' if not os.path.exists(input_folder): raise FileNotFoundError(f"The input folder does not exist: {input_folder}") try: dicom2nifti.convert_directory(input_folder, output_file) except Exception as e: print(f"Conversion failed with error: {e}") ``` --- ### 注意事项 - 如果继续遭遇类似 `GDCMCONV_NOT_FOUND` 的异常,请重新审视系统的依赖关系以及路径变量配置情况。 - 对于 Windows 或 macOS 用户而言,GDcm 工具链的安装过程可能会有所不同;需查阅对应平台上的具体指南。
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