请将我的数据集里面的3D图像变成2D、三通道、png格式的图像（要求调整窗宽和窗位，以突出所需区域的细节）。数据集里面的3D标签变成（要求背景灰度值0、肝脏灰度值1、肝脏肿瘤灰度值2的）2D的png格式标签。 LiTS2017数据集里面包含Training Batch 1和Training Batch 2两个文件夹。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。 LiTS2017数据集的路径为C:\Users\Administrator\Desktop\LiTS2017。 保存路径为C:\Users\Administrator\Desktop\2D-LiTS2017，请帮我创建好对应文件夹，并且将转换好的数据保存到对应的文件夹。

好的，我可以帮你进行数据转换和保存。你需要安装以下库：SimpleITK, numpy, os, cv2。以下是代码实现：

import SimpleITK as sitk
import numpy as np
import os
import cv2

# 设置路径
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)

# 窗宽窗位调整函数
def window_transform(ct_array, windowWidth, windowCenter, normal=False):
    """
    ct_array: CT图像数组
    windowWidth: 窗口宽度
    windowCenter: 窗口中心
    normal: 是否归一化
    """
    minWindow = float(windowCenter) - 0.5 * float(windowWidth)
    newimg = (ct_array - minWindow) / float(windowWidth)
    newimg[newimg < 0] = 0
    newimg[newimg > 1] = 1
    if normal:
        newimg = (newimg * 255).astype('uint8')
    return newimg

# 加载CT图像和标签
ct_path = os.path.join(data_path, "Training Batch 1")
label_path = os.path.join(data_path, "Training Batch 2")
ct_list = os.listdir(ct_path)
label_list = os.listdir(label_path)

# 遍历文件夹并转换和保存图像和标签
for i in range(len(ct_list)):
    # 加载CT图像和标签
    ct = sitk.ReadImage(os.path.join(ct_path, ct_list[i]))
    ct_array = sitk.GetArrayFromImage(ct)
    label = sitk.ReadImage(os.path.join(label_path, label_list[i]))
    label_array = sitk.GetArrayFromImage(label)
    
    # 对CT图像进行窗宽窗位调整
    ct_array_1 = window_transform(ct_array, 200, 40, True)
    ct_array_2 = window_transform(ct_array, 200, -40, True)
    ct_array_3 = window_transform(ct_array, 400, 40, True)
    
    # 将3个通道合并
    ct_array_3d = np.stack([ct_array_1, ct_array_2, ct_array_3], axis=-1)
    
    # 将3D图像和标签转换为2D图像和标签
    for j in range(ct_array_3d.shape[0]):
        ct_img = ct_array_3d[j] * 255
        label_img = label_array[j] * 255 // 2
        
        # 保存CT图像和标签
        cv2.imwrite(os.path.join(save_path, ct_list[i][:-4] + "_" + str(j) + ".png"), ct_img)
        cv2.imwrite(os.path.join(save_path, label_list[i][:-4] + "_" + str(j) + ".png"), label_img)

在代码运行完成后，你会发现在C:\Users\Administrator\Desktop\2D-LiTS2017目录下生成了对应的文件夹和转换好的图像和标签。