给下面的代码增加自动解压.gz文件的功能def load_nii_data(file_path): image = sitk.ReadImage(file_path) image_data = sitk.GetArrayFromImage(image) return image_data

时间: 2024-04-01 15:37:28 浏览: 108
好的,我会为您增加自动解压.gz文件的功能。您可以尝试以下代码: import gzip def load_nii_data(file_path): if file_path.endswith('.gz'): with gzip.open(file_path, 'rb') as f: image = sitk.ReadImage(f.read()) else: image = sitk.ReadImage(file_path) image_data = sitk.GetArrayFromImage(image) return image_data 这样,如果您传入的文件路径以.gz结尾,程序会先进行解压缩,再读取图像数据。如果不是.gz结尾,则直接读取。希望对您有所帮助!
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def load_nii_data(file_path): image = sitk.ReadImage(file_path) image_data = sitk.GetArrayFromImage(image) return image_data修改上述代码使其解压并以HDF5格式读取.nii文件

这是修改后的代码: ``` import h5py import nibabel as nib def load_nii_data(file_path): # 解压 .nii.gz 文件 image = nib.load(file_path) image_data = image.get_fdata() # 将数据以 HDF5 格式保存 with h5py.File('data.h5', 'w') as f: dset = f.create_dataset('image_data', data=image_data) return image_data ``` 这个函数将会解压以及读取一个 .nii.gz 文件,并且将数据保存成 HDF5 格式。你可以使用 `load_nii_data` 函数来加载数据。

# def load_nii_data(file_path): # image = sitk.ReadImage(file_path) # image_data = sitk.GetArrayFromImage(image) # return image_data修改上述代码使其解压并以HDF5格式读取.nii文件

这是修改后的代码: ``` import h5py import nibabel as nib def load_nii_data(file_path): # 解压 .nii.gz 文件 image = nib.load(file_path) image_data = image.get_fdata() # 将数据以 HDF5 格式保存 with h5py.File('data.h5', 'w') as f: dset = f.create_dataset('image_data', data=image_data) return image_data ``` 这个函数将会解压以及读取一个 .nii.gz 文件,并且将数据保存成 HDF5 格式。你可以使用 `load_nii_data` 函数来加载数据。
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代码import os import numpy as np import nibabel as nib from PIL import Image # 创建保存路径 save_path = 'C:/Users/Administrator/Desktop/2D-LiTS2017' if not os.path.exists(save_path): os.makedirs(save_path) if not os.path.exists(os.path.join(save_path, 'image')): os.makedirs(os.path.join(save_path, 'image')) if not os.path.exists(os.path.join(save_path, 'label')): os.makedirs(os.path.join(save_path, 'label')) # 加载数据集 data_path = 'D:/BaiduNetdiskDownload/LiTS2017' img_path = os.path.join(data_path, 'Training Batch 1') label_path = os.path.join(data_path, 'Training Batch 2') # 转换图像 for file in sorted(os.listdir(img_path)): if file.endswith('.nii'): img_file = os.path.join(img_path, file) img = nib.load(img_file).get_fdata() img = np.transpose(img, (2, 0, 1)) # 转换为z, x, y for i in range(img.shape[0]): img_slice = img[i, :, :] img_slice = (img_slice - np.min(img_slice)) / (np.max(img_slice) - np.min(img_slice)) * 255 # 归一化到0-255 img_slice = img_slice.astype(np.uint8) img_slice = np.stack([img_slice]*3, axis=2) # 转换为三通道图像 img_name = file[:-4] + '' + str(i).zfill(3) + '.png' img_file_save = os.path.join(save_path, 'image', img_name) Image.fromarray(img_slice).save(img_file_save) # 转换标签 for file in sorted(os.listdir(label_path)): if file.endswith('.nii'): label_file = os.path.join(label_path, file) label = nib.load(label_file).get_fdata() label = np.transpose(label, (2, 0, 1)) # 转换为z, x, y for i in range(label.shape[0]): label_slice = label[i, :, :] label_slice[label_slice == 1] = 255 # 肝脏灰度值设为255 label_slice[label_slice == 2] = 128 # 肝脏肿瘤灰度值设为128 label_slice = label_slice.astype(np.uint8) label_name = file[:-4] + '' + str(i).zfill(3) + '.png' label_file_save = os.path.join(save_path, 'label', label_name) Image.fromarray(label_slice).save(label_file_save)出现scaled = scaled.astype(np.promote_types(scaled.dtype, dtype), copy=False) MemoryError错误,怎么修改?给出完整代码

此代码import os import numpy as np from PIL import Image def process_image(image_path, save_path): # 读取nii文件 image_array = np.load(image_path).astype(np.float32) # 归一化到0-255之间 image_array = (image_array - np.min(image_array)) / (np.max(image_array) - np.min(image_array)) * 255 # 将数据类型转换为uint8 image_array = image_array.astype(np.uint8) # 将三维图像分成若干个二维图像 for i in range(image_array.shape[0]): image = Image.fromarray(image_array[i]) image.save(os.path.join(save_path, f"{i}.png")) def process_label(label_path, save_path): # 读取nii文件 label_array = np.load(label_path).astype(np.uint8) # 将标签转换为灰度图 label_array[label_array == 1] = 255 label_array[label_array == 2] = 128 # 将三维标签分成若干个二维标签 for i in range(label_array.shape[0]): label = Image.fromarray(label_array[i]) label.save(os.path.join(save_path, f"{i}.png")) # LiTS2017数据集路径 data_path = "C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\LiTS2017" # 保存路径 save_path = "C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\2D-LiTS2017" # 创建保存路径 os.makedirs(save_path, exist_ok=True) os.makedirs(os.path.join(save_path, "image"), exist_ok=True) os.makedirs(os.path.join(save_path, "mask"), exist_ok=True) # 处理Training Batch 1 image_path = os.path.join(data_path, "Training Batch 1", "volume-{}.npy") for i in range(131): process_image(image_path.format(i), os.path.join(save_path, "image")) # 处理Training Batch 2 label_path = os.path.join(data_path, "Training Batch 2", "segmentation-{}.npy") for i in range(131): process_label(label_path.format(i), os.path.join(save_path, "mask"))出现FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: 'C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\LiTS2017\\Training Batch 1\\volume-0.npy',修复它,并给出完整代码

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