请将LiTS2017数据集处理成2D的png格式，其中要将我的标签变成灰度图背景灰度值0肝脏1肝脏肿瘤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，其中里面有图像，图像格式为volume-0.nii。和Training Batch 2，其中里面有标签，标签格式为segmentation-0.nii，保存路径为C:\Users\Administrator\Desktop\2D-LiTS2017，里面有image和mask两个文件夹，请将转换好的保存到对应的文件夹

可以使用Python中的SimpleITK和NumPy库来处理LiTS2017数据集。我们可以将.nii格式的3D图像分别保存为2D的.png格式，同时将标签转换为灰度图并保存为相应的背景灰度值。

下面是完整的代码：

import SimpleITK as sitk
import numpy as np
import os

# 设置文件路径
data_path = 'C:/Users/Administrator/Desktop/LiTS2017/'
save_path = 'C:/Users/Administrator/Desktop/2D-LiTS2017/'

if not os.path.exists(save_path):
    os.makedirs(save_path)

# 定义函数将3D图像保存为2D的.png格式
def save_image_as_png(image, save_folder, name_prefix):
    for i in range(image.shape[2]):
        slice = np.squeeze(image[:, :, i])
        slice = slice.astype(np.float32)
        slice *= 255.0/slice.max()
        slice = slice.astype(np.uint8)
        save_name = os.path.join(save_folder, name_prefix + '_' + str(i) + '.png')
        sitk.WriteImage(sitk.GetImageFromArray(slice), save_name)

# 读取Training Batch 1中的图像
image_path = os.path.join(data_path, 'Training Batch 1/volume-0.nii')
image = sitk.ReadImage(image_path)
image_array = sitk.GetArrayFromImage(image)
save_folder = os.path.join(save_path, 'image')
if not os.path.exists(save_folder):
    os.makedirs(save_folder)
save_image_as_png(image_array, save_folder, 'img')

# 读取Training Batch 2中的标签
label_path = os.path.join(data_path, 'Training Batch 2/segmentation-0.nii')
label = sitk.ReadImage(label_path)
label_array = sitk.GetArrayFromImage(label)

# 将标签转换为灰度图并保存
label_array[label_array == 1] = 128
label_array[label_array == 2] = 255
save_folder = os.path.join(save_path, 'mask')
if not os.path.exists(save_folder):
    os.makedirs(save_folder)
save_image_as_png(label_array, save_folder, 'mask')

在这个代码中，我们首先定义了一个函数`save_image_as_png()`，该函数将一个3D图像转换为2D的.png格式，并将每个切片保存为单独的文件。然后我们读取了Training Batch 1中的图像和Training Batch 2中的标签，并将标签转换为灰度图并保存。最后，我们将转换后的图像和标签保存到相应的文件夹中。

请注意，上述代码假设您的图像和标签都具有相同的大小和分辨率，并且它们都是.nii格式的。如果您的数据集与此不同，请根据需要进行修改。