无法获取要在 python 中显示的 dicom 图像

Question

我正在尝试在 opencv-python 中显示 DICOM 图像。我正在使用 pydicom 库，然后添加 API 以使用 DOTNET 创建一个完整的 DICOM 查看器，该查看器运行 python（C# 调用 python 与进程实例当然！！）。我无法转换或查看未压缩的 DICOM 图像。每当我尝试加载或修改pixel_array。我收到错误消息。

import dicom
import cv2
import numpy
df=dicom.read_file("IM-0001-0002.dcm")
df.pixel_array

Traceback (most recent call last):
File "<pyshell#4>", line 1, in <module>
df.pixel_array
File "C:\Python27\lib\site-packages\dicom\dataset.py", line 394, in pixel_array
return self._get_pixel_array()
File "C:\Python27\lib\site-packages\dicom\dataset.py", line 376, in _get_pixel_array
raise NotImplementedError("Pixel Data is compressed in a format pydicom does not yet          handle. Cannot return array")
NotImplementedError: Pixel Data is compressed in a format pydicom does not yet handle.        Cannot return array

请建议我将图像转换为 cv2.imshow() 函数以显示图像的好方法

提前致谢！！

Answer 1

试试 pydicom

错误的一个原因可能是：使用的 .dcm 文件可能包含不受支持的格式（例如，对于 pydicom，pillow 不支持 JPEG 2000）。这个问题可以解决。我遇到了同样的问题（我使用的是 pydicom 而不是 dicom）我想你会从解决我的问题的解决方案中得到一些指导：

第一平台信息：

我正在使用：pydicom 读取 .dcm 文件，Python 3.6，Anaconda 和 Ubuntu，15 GB RAM

解决办法：

1. 安装 pydicom 使用以下命令：pip install -U pydicom。

信息可以在这里找到：（链接：https://pydicom.github.io/pydicom/dev/getting_started.html）

1. Anaconda 是必要的。为什么？ 请查看 pydicom (https://pydicom.github.io/pydicom/dev/getting_started.html) 的官方文档，其中提到“要安装 pydicom 以及压缩像素数据的图像处理程序，我们鼓励您使用 Miniconda 或 Anaconda”

2. 如果您使用的是 Ubuntu，请直接打开终端。如果您使用的是 Windows，那么在 Anaconda Navigator 上，从此处启动终端转到 Environment。对其执行以下命令：

   pip install -U git+https://github.com/pydicom/pydicom.git

   conda install pydicom --channel conda-forge

   conda install -c conda-forge gdcm

交叉检查：

现在重新启动笔记本，然后尝试使用 pydicom 执行您的代码。它将显示输出。

另外，您可以使用 Matplotlib 显示如下：

import matplotlib.pyplot as plt
import pydicom
filename = 'IM-0001-0002.dcm'
ds = pydicom.dcmread(filename)
plt.imshow(ds.pixel_array, cmap=plt.cm.bone)

希望对你有帮助。

Answer 2

由于 pydicom 不支持压缩的 dicom 文件，您必须先将其解压缩。 您可以使用GDCM 来执行此操作。

Answer 3

可以先使用python GDCM绑定解压文件，例如here

Answer 4

你必须先转换成 RGB，看看单色 dicom 文件： https://github.com/twanmal/dicom_monochrome_to_opencv

# import the necessary packages
from imutils import contours
import scipy
from skimage import measure
import numpy as np # numeric library needed
import pandas as pd #for datafrome
import argparse # simple argparser
import imutils
import cv2  # for opencv image recognising tool
import dicom
filename = askopenfilename()
dicom_file = dicom.read_file(filename) ## original dicom File
#### a dicom monochrome-2 file has pixel value between approx -2000 and +2000, opencv doesn't work with it#####
#### in a first step we transform those pixel values in (R,G,B)
### to have gray in RGB, simply give the same values for R,G, and B, 
####(0,0,0) will be black, (255,255,255) will be white,

## the threeshold to be automized with a proper quartile function of the pixel distribution
black_threeshold=0###pixel value below 0 will be black,
white_threeshold=1400###pixel value above 1400 will be white
wt=white_threeshold
bt=black_threeshold

###### function to transform a dicom to RGB for the use of opencv, 
##to be strongly improved, as it takes to much time to run,
## and the linear process should be replaced with an adapted weighted arctan or an adapted spline interpolation.
def DicomtoRGB(dicomfile,bt,wt):
    """Create new image(numpy array) filled with certain color in RGB"""
    # Create black blank image
    image = np.zeros((dicomfile.Rows, dicomfile.Columns, 3), np.uint8)
    #loops on image height and width
    i=0
    j=0
    while i<dicomfile.Rows:
        j=0
        while j<dicomfile.Columns:
            color = yaxpb(dicom_file.pixel_array[i][j],bt,wt) #linear transformation to be adapted
            image[i][j] = (color,color,color)## same R,G, B value to obtain greyscale
            j=j+1
        i=i+1
    return image
##linear transformation : from [bt < pxvalue < wt] linear to [0<pyvalue<255]: loss of information... 
def yaxpb(pxvalue,bt,wt):
    if pxvalue < bt:
        y=0
    elif pxvalue > wt:
        y=255
    else:
        y=pxvalue*255/(wt-bt)-255*bt/(wt-bt)
    return y



image=DicomtoRGB(dicom_file,bt=0,wt=1400)
## loading the RGB in a proper opencv format
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
## look at the gray file
cv2.imshow("gray", gray)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyWindow("gray")