肺部CT图像python归一化代码

当处理肺部CT图像时，归一化是一个常见的预处理步骤，可以将图像的像素值范围映射到指定的范围内。下面是一个示例的Python代码，用于对肺部CT图像进行归一化：

import numpy as np

def normalize_image(image):
    # 将图像的像素值范围映射到0-1之间
    normalized_image = (image - np.min(image)) / (np.max(image) - np.min(image))
    return normalized_image

# 假设你已经读取了肺部CT图像，并将其存储在一个名为image的numpy数组中
normalized_image = normalize_image(image)

在上述代码中，`normalize_image`函数接受一个肺部CT图像的numpy数组作为输入，并返回归一化后的图像。该函数使用了numpy库来进行数组操作，通过计算每个像素值与图像最小值和最大值之间的差异，并将其映射到0-1之间的范围。

请注意，这只是一个简单的示例代码，实际应用中可能需要根据具体情况进行调整。另外，还可以使用其他方法进行归一化，如Z-score标准化等。