DICOM读取与阈值分割代码

最新推荐文章于 2025-10-12 09:41:07 发布

原创

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#dicom

本文介绍如何使用PyDICOM读取DICOM格式的医学影像，通过OpenCV进行阈值分割、轮廓检测及形态学操作。展示了从读取医学图像到图像预处理、特征提取的全过程。

原链接 https://www.cnblogs.com/dhanchor/p/7193472.html

发现出错，大记录是opencv的使用版本，重新改了下

import cv2
import numpy as np
import pydicom
import matplotlib.pyplot as plt

path_file = r'D:\Mr.Yu\SE02\IM000009'
dcm = pydicom.read_file(path_file)
dcm.image = dcm.pixel_array * dcm.RescaleSlope + dcm.RescaleIntercept  # 为啥
print(dcm.image)  # 图像的数据
slices = []
slices.append(dcm)
print(slices)  # dcm相关Tag

# img = slices[int(len(slices)/2)].image.copy() # <class 'numpy.ndarray'> shape(512,512)  为什么要 /2
img = slices[0].image.copy()
print(30*'-')

ret,img = cv2.threshold(img,90, 3071,cv2.THRESH_BINARY)

img = np.uint8(img)

plt.figure(figsize=(12,12))
plt.subplot(141)
plt.imshow(img,'gray')
plt.title('threshold')


contours,hierarchy = cv2.findContours(img, cv2.RETR_LIST, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

cv2.imshow('img',img)
cv2.waitKey(0)


# plt.imshow(contours)
mask = np.ze