请将LiTS2017数据集的图像和标签处理成2D的png格式，并且标签需要拆分成灰度图，背景灰度值0，肝脏灰度值1，肝脏肿瘤灰度值2，给出完整代码，我的LiTS2017数据集路径为C:\Users\Administrator\Desktop\LiTS2017，里面包含Training Batch 1文件夹和Training Batch 2文件夹，Training Batch 1文件夹里面有图像，图像的拓展名为.nii。Training Batch 2文件夹里面有标签,标签拓展名为.nii，保存路径为C:\Users\Administrator\Desktop\2D-LiTS2017，请帮我创建好对应文件夹，并且将转换好的保存到对应的文件夹

好的，以下是完整代码，注意需要安装pydicom和nibabel库:

import os
import numpy as np
import pydicom
import nibabel as nib
from PIL import Image

# 创建保存路径
save_dir = 'C:/Users/Administrator/Desktop/2D-LiTS2017'
if not os.path.exists(save_dir):
    os.makedirs(save_dir)

# 处理Training Batch 1中的图像
img_dir = 'C:/Users/Administrator/Desktop/LiTS2017/Training Batch 1'
for filename in os.listdir(img_dir):
    if filename.endswith('.nii'):
        # 读取nii文件
        nii_file = nib.load(os.path.join(img_dir, filename))
        nii_data = nii_file.get_fdata()
        n_slices = nii_data.shape[2]
        # 将每个切片保存为png图片
        for i in range(n_slices):
            slice_data = nii_data[:, :, i]
            # 归一化
            slice_data = (slice_data - np.min(slice_data)) / (np.max(slice_data) - np.min(slice_data))
            # 转为灰度图
            slice_data = (slice_data * 255).astype(np.uint8)
            # 保存为png
            slice_img = Image.fromarray(slice_data)
            save_path = os.path.join(save_dir, 'img', filename[:-4] + '_slice{}.png'.format(i))
            if not os.path.exists(os.path.dirname(save_path)):
                os.makedirs(os.path.dirname(save_path))
            slice_img.save(save_path)

# 处理Training Batch 2中的标签
label_dir = 'C:/Users/Administrator/Desktop/LiTS2017/Training Batch 2'
for filename in os.listdir(label_dir):
    if filename.endswith('.nii'):
        # 读取nii文件
        nii_file = nib.load(os.path.join(label_dir, filename))
        nii_data = nii_file.get_fdata()
        n_slices = nii_data.shape[2]
        # 将每个切片保存为png图片
        for i in range(n_slices):
            slice_data = nii_data[:, :, i]
            # 将标签拆分成灰度图
            # 背景灰度值为0，肝脏灰度值为1，肝脏肿瘤灰度值为2
            slice_data[slice_data == 1] = 255
            slice_data[slice_data == 2] = 128
            # 保存为png
            slice_img = Image.fromarray(slice_data.astype(np.uint8))
            save_path = os.path.join(save_dir, 'label', filename[:-4] + '_slice{}.png'.format(i))
            if not os.path.exists(os.path.dirname(save_path)):
                os.makedirs(os.path.dirname(save_path))
            slice_img.save(save_path)

执行完毕后，你可以在C:/Users/Administrator/Desktop/2D-LiTS2017下看到img和label两个文件夹，分别存储处理好的图像和标签。