import os import pydicom from PIL import Image # 将某个 IMA 文件转换为 PNG 格式并保存 def save_as_png(ds, png_path): # 将 IMA 像素数据转换为图像 pixel_data = ds.pixel_array image = Image.fromarray(pixel_data) image = image.convert('L') # 灰度化 # 保存为 PNG 格式 image.save(png_path) # 定义输入和输出目录 input_dir = './data' output_dir = './output' # 遍历每个子目录 for subdir in os.listdir(input_dir): subdir_path = os.path.join(input_dir, subdir) if not os.path.isdir(subdir_path): continue print(f'Processing {subdir}') # 在输出目录中创建相同的子目录 out_subdir_path = os.path.join(output_dir, subdir) os.makedirs(out_subdir_path, exist_ok=True) # 遍历 full_3mm 和 quarter_3mm 文件夹 for mode in ['full_3mm', 'quarter_3mm']: mode_path = os.path.join(subdir_path, mode) if not os.path.isdir(mode_path): continue # 遍历每个 IMA 文件并转换为 PNG 格式 for filename in os.listdir(mode_path): if not filename.endswith('.ima'): continue ima_path = os.path.join(mode_path, filename) ds = pydicom.dcmread(ima_path) # png_filename = f'{subdir}_{mode}_{ds.SOPInstanceUID}.png' # 使用所有信息作为文件名 png_filename = os.path.splitext(filename)[0] + '.png' png_path = os.path.join(out_subdir_path, png_filename) save_as_png(ds, png_path)为什么无生成

时间: 2024-04-02 08:34:12 浏览: 101
这段代码可能无法生成PNG文件是因为文件保存路径不存在或没有写入权限。你需要检查输出目录是否存在,如果不存在则需要使用`os.makedirs()`创建目录。同时,你也需要检查代码中使用的输出文件名是否正确,如果文件名中包含非法字符或长度过长,可能会导致文件无法保存。你可以添加一些调试代码,例如调用`os.path.exists()`检查文件路径是否存在,以及添加异常处理代码,以便在保存失败时输出错误信息。
相关问题

检查下面代码:import pydicom import numpy as np # 加载DICOM图像 ds = pydicom.dcmread('11.dcm') # 获取图像数据 img = ds.pixel_array # 获取标记数据 overlay_data = ds.OverlayData overlay_rows = ds.OverlayRows overlay_cols = ds.OverlayColumns # 将标记数据转换为numpy数组 overlay_data = np.frombuffer(overlay_data, dtype=np.uint8) overlay_data = overlay_data.reshape((overlay_rows, overlay_cols)) # 将标记的位置信息与图像数据进行合并。可以使用Pillow库中的Image.fromarray()函数将图像数据转换为PIL图像对象,并使用PIL图像对象的paste()函数将标记的位置覆盖为背景色。 # 复制 from PIL import Image # 将图像数据转换为PIL图像对象 img_pil = Image.fromarray(img) # 获取标记的位置信息 # 在示例图像中,标记的值为1 mask = overlay_data == 1 x, y = np.where(mask) # 将标记的位置覆盖为背景色 bg_color = 255 # 背景色为白色 for x_, y_ in zip(x, y): img_pil.putpixel((y_, x_), bg_color) # 将处理后的图像转换为numpy数组 img_cleaned = np.array(img_pil) # 创建新的PixelData元素 new_pixel_data = pydicom.dataelem.DataElement( 0x7fe00010, 'OW', img_cleaned.tobytes()) # 替换原来的PixelData元素 ds.PixelData = new_pixel_data # 保存处理后的图像 ds.save_as('example_cleaned.dcm')

这段代码的作用是读取一个 DICOM 图像文件,并将其中的标记数据覆盖为背景色。具体的实现过程如下: 1. 使用 `pydicom` 库的 `dcmread` 函数读取 DICOM 图像数据,将其存储在 `ds` 对象中。 2. 从 `ds` 对象中获取图像数据,存储在 `img` 变量中。 3. 从 `ds` 对象中获取标记数据,存储在 `overlay_data` 变量中。 4. 将 `overlay_data` 数组转换为numpy数组,并将其形状重新调整为 `(overlay_rows, overlay_cols)`。 5. 将标记的位置信息与图像数据进行合并。先将图像数据转换为PIL图像对象,然后使用PIL图像对象的 `putpixel` 函数将标记的位置覆盖为背景色。 6. 将处理后的图像转换为numpy数组,并创建新的 `PixelData` 元素。 7. 使用 `pydicom` 库的 `save_as` 函数将处理后的图像数据保存为新的 DICOM 文件。 需要注意的是,本段代码中的标记信息是二进制数据,需要先将其转换为numpy数组才能进行后续处理。另外,该代码中的标记信息只处理了值为1的像素,如果标记信息中还有其他像素值需要处理,可以根据实际情况进行修改。

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

首先,这个错误提示表明程序找不到第一个npy文件。因此,需要检查路径是否正确。 同时,还需要确保所有的路径和文件名都是正确的。下面是修复后的完整代码: ```python 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): if os.path.exists(image_path.format(i)): process_image(image_path.format(i), os.path.join(save_path, "image")) else: print(f"{image_path.format(i)} not exists!") # 处理Training Batch 2 label_path = os.path.join(data_path, "Training Batch 2", "segmentation-{}.npy") for i in range(131): if os.path.exists(label_path.format(i)): process_label(label_path.format(i), os.path.join(save_path, "mask")) else: print(f"{label_path.format(i)} not exists!") ``` 在这个修复后的代码中,我们添加了对文件是否存在的检查,并输出了相应的提示信息。现在我们可以运行代码进行处理,同时会得到相应的提示信息帮助我们快速定位错误。
阅读全文

相关推荐

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

将#!/usr/bin/env python2.7 -- coding: UTF-8 -- import time import cv2 from PIL import Image import numpy as np from PIL import Image if name == 'main': rtsp_url = "rtsp://127.0.0.1:8554/live" cap = cv2.VideoCapture(rtsp_url) #判断摄像头是否可用 #若可用,则获取视频返回值ref和每一帧返回值frame if cap.isOpened(): ref, frame = cap.read() else: ref = False #间隔帧数 imageNum = 0 sum=0 timeF = 24 while ref: ref,frame=cap.read() sum+=1 #每隔timeF获取一张图片并保存到指定目录 #"D:/photo/"根据自己的目录修改 if (sum % timeF == 0): # 格式转变,BGRtoRGB frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB) # 转变成Image frame = Image.fromarray(np.uint8(frame)) frame = np.array(frame) # RGBtoBGR满足opencv显示格式 frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_RGB2BGR) imageNum = imageNum + 1 cv2.imwrite("/root/Pictures/Pictures" + str(imageNum) + '.png', frame) print("success to get frame") #1毫秒刷新一次 k = cv2.waitKey(1) #按q退出 #if k==27:则为按ESC退出 if k == ord('q'): cap.release() break和#!/usr/bin/env python2.7 coding=UTF-8 import os import sys import cv2 from pyzbar import pyzbar def main(image_folder_path, output_file_name): img_files = [f for f in os.listdir(image_folder_path) if f.endswith(('.png'))] qr_codes_found = [] print("Image files:") for img_file in img_files: print(img_file) for img_file in img_files: img_path = os.path.join(image_folder_path,img_file) img = cv2.imread(img_path) barcodes = pyzbar.decode(img) for barcode in barcodes: if barcode.type == 'QRCODE': qr_data = barcode.data.decode("utf-8") qr_codes_found.append((img_file, qr_data)) unique_qr_codes = [] for file_name, qr_content in qr_codes_found: if qr_content not in unique_qr_codes: unique_qr_codes.append(qr_content) with open(output_file_name,'w') as f: for qr_content in unique_qr_codes: f.write("{}\n".format(qr_content)) if name == "main": image_folder_path = '/root/Pictures' output_file_name = 'qr_codes_found.txt' main(image_folder_path,output_file_name)合并一下

最新推荐

recommend-type

python通过pil模块将raw图片转换成png图片的方法

最后,使用`save()`方法将转换后的图像保存为PNG格式的"foo.png"。 需要注意的是,`Image.fromstring()`函数在较新版本的Pillow库(PIL的分支)中已被弃用,推荐使用`frombytes()`函数。`frombytes()`函数的使用...
recommend-type

MiniGui业务开发基础培训-htk

MiniGui业务开发基础培训-htk
recommend-type

com.harmonyos.exception.DiskReadWriteException(解决方案).md

鸿蒙开发中碰到的报错,问题已解决,写个文档记录一下这个问题及解决方案
recommend-type

前端协作项目:发布猜图游戏功能与待修复事项

资源摘要信息:"People-peephole-frontend是一个面向前端开发者的仓库,包含了一个由Rails和IOS团队在2015年夏季亚特兰大Iron Yard协作完成的项目。该仓库中的项目是一个具有特定功能的应用,允许用户通过iPhone或Web应用发布图像,并通过多项选择的方式让用户猜测图像是什么。该项目提供了一个互动性的平台,使用户能够通过猜测来获取分数,正确答案将提供积分,并防止用户对同一帖子重复提交答案。 当前项目存在一些待修复的错误,主要包括: 1. 答案提交功能存在问题,所有答案提交操作均返回布尔值true,表明可能存在逻辑错误或前端与后端的数据交互问题。 2. 猜测功能无法正常工作,这可能涉及到游戏逻辑、数据处理或是用户界面的交互问题。 3. 需要添加计分板功能,以展示用户的得分情况,增强游戏的激励机制。 4. 删除帖子功能存在损坏,需要修复以保证应用的正常运行。 5. 项目的样式过时,需要更新以反映跨所有平台的流程,提高用户体验。 技术栈和依赖项方面,该项目需要Node.js环境和npm包管理器进行依赖安装,因为项目中使用了大量Node软件包。此外,Bower也是一个重要的依赖项,需要通过bower install命令安装。Font-Awesome和Materialize是该项目用到的前端资源,它们提供了图标和界面组件,增强了项目的视觉效果和用户交互体验。 由于本仓库的主要内容是前端项目,因此JavaScript知识在其中扮演着重要角色。开发者需要掌握JavaScript的基础知识,以及可能涉及到的任何相关库或框架,比如用于开发Web应用的AngularJS、React.js或Vue.js。同时,对于iOS开发,可能还会涉及到Swift或Objective-C等编程语言,以及相应的开发工具Xcode。对于Rails,开发者则需要熟悉Ruby编程语言以及Rails框架的相关知识。 开发流程中可能会使用的其他工具包括: - Git:用于版本控制和代码管理。 - HTML/CSS:用于构建网页结构和样式。 - Webpack或Gulp:用于项目构建和优化流程。 - Babel:用于JavaScript代码的兼容性处理。 - Linting工具:如ESLint,用于代码质量检查和维护代码风格一致性。 总结来看,People-peephole-frontend项目不仅涉及到了跨平台协作的经验分享,还提供了前端开发的学习和实践机会,尤其在交互设计、前端工程化、依赖管理及样式设计等方面。开发者可以通过参与该项目的修复和完善工作,提高自身技能并积累宝贵的项目经验。"
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

【高斯信道信号编码优化】:4大方法优化Chirp信号编码过程

![高斯信道下的chirp信号解调](https://img-blog.csdnimg.cn/d37646d14e4e4b51b01e617b59167c74.png) # 1. 高斯信道与Chirp信号编码基础 ## 简介 在现代通信领域,信息的传递无处不在,而保障信息传递的清晰与高效是通信技术的核心挑战之一。高斯信道作为通信系统中最常见和基础的模型,为我们理解和优化信号传输提供了重要的理论支持。Chirp信号,以其独特的频谱扩展特性,在无线通信、雷达和声纳系统中发挥着越来越重要的作用。本章将介绍高斯信道的特性以及Chirp信号的基础知识,为读者搭建起后续章节深入探讨优化方法的理论基础。
recommend-type

对给定图,实现图的深度优先遍历和广度优先遍历。以邻接表或邻接矩阵为存储结构,实现连通无向图的深度优先和广度优先遍历。以用户指定的结点为起点,分别输出每种遍历下的结点访问序列,并调试算法。使用C语言

在C语言中,我们可以使用邻接表或邻接矩阵来存储图的数据结构。这里我将简单介绍如何实现深度优先搜索(DFS)和广度优先搜索(BFS): **使用邻接表实现:** ```c #include <stdio.h> #include <stdlib.h> typedef struct Node { int val; struct Node* next; } Node; // 创建邻接列表表示图 Node* createAdjacencyList(int numNodes) { // 初始化节点数组 Node** adjList = malloc(sizeof(No
recommend-type

Spring框架REST服务开发实践指南

资源摘要信息: "在本教程中,我们将详细介绍如何使用Spring框架来构建RESTful Web服务,提供对Java开发人员的基础知识和学习参考。" 一、Spring框架基础知识 Spring是一个开源的Java/Java EE全功能栈(full-stack)应用程序框架和 inversion of control(IoC)容器。它主要分为以下几个核心模块: - 核心容器:包括Core、Beans、Context和Expression Language模块。 - 数据访问/集成:涵盖JDBC、ORM、OXM、JMS和Transaction模块。 - Web模块:提供构建Web应用程序的Spring MVC框架。 - AOP和Aspects:提供面向切面编程的实现,允许定义方法拦截器和切点来清晰地分离功能。 - 消息:提供对消息传递的支持。 - 测试:支持使用JUnit或TestNG对Spring组件进行测试。 二、构建RESTful Web服务 RESTful Web服务是一种使用HTTP和REST原则来设计网络服务的方法。Spring通过Spring MVC模块提供对RESTful服务的构建支持。以下是一些关键知识点: - 控制器(Controller):处理用户请求并返回响应的组件。 - REST控制器:特殊的控制器,用于创建RESTful服务,可以返回多种格式的数据(如JSON、XML等)。 - 资源(Resource):代表网络中的数据对象,可以通过URI寻址。 - @RestController注解:一个方便的注解,结合@Controller注解使用,将类标记为控制器,并自动将返回的响应体绑定到HTTP响应体中。 - @RequestMapping注解:用于映射Web请求到特定处理器的方法。 - HTTP动词(GET、POST、PUT、DELETE等):在RESTful服务中用于执行CRUD(创建、读取、更新、删除)操作。 三、使用Spring构建REST服务 构建REST服务需要对Spring框架有深入的理解,以及熟悉MVC设计模式和HTTP协议。以下是一些关键步骤: 1. 创建Spring Boot项目:使用Spring Initializr或相关构建工具(如Maven或Gradle)初始化项目。 2. 配置Spring MVC:在Spring Boot应用中通常不需要手动配置,但可以进行自定义。 3. 创建实体类和资源控制器:实体类映射数据库中的数据,资源控制器处理与实体相关的请求。 4. 使用Spring Data JPA或MyBatis进行数据持久化:JPA是一个Java持久化API,而MyBatis是一个支持定制化SQL、存储过程以及高级映射的持久层框架。 5. 应用切面编程(AOP):使用@Aspect注解定义切面,通过切点表达式实现方法的拦截。 6. 异常处理:使用@ControllerAdvice注解创建全局异常处理器。 7. 单元测试和集成测试:使用Spring Test模块进行控制器的测试。 四、学习参考 - 国际奥委会:可能是错误的提及,对于本教程没有相关性。 - AOP:面向切面编程,是Spring的核心功能之一。 - MVC:模型-视图-控制器设计模式,是构建Web应用的常见架构。 - 道:在这里可能指学习之道,或者是学习Spring的原则和最佳实践。 - JDBC:Java数据库连接,是Java EE的一部分,用于在Java代码中连接和操作数据库。 - Hibernate:一个对象关系映射(ORM)框架,简化了数据库访问代码。 - MyBatis:一个半自动化的ORM框架,它提供了更细致的SQL操作方式。 五、结束语 以上内容为《learnSpring:学习春天》的核心知识点,涵盖了从Spring框架的基础知识、RESTful Web服务的构建、使用Spring开发REST服务的方法,以及与学习Spring相关的技术栈介绍。对于想要深入学习Java开发,特别是RESTful服务开发的开发者来说,这是一份非常宝贵的资源。
recommend-type

"互动学习:行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动,互动学习以行动为中心的强化学习学会互动,互动学习,以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授:智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授,大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授,Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士,Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先,我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔,"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲,你知道在这篇论文的(许多)错误中,你是我可以依
recommend-type

【Chirp信号检测算法精解】:掌握高效检测Chirp信号的5大关键步骤

![高斯信道下的chirp信号解调](https://img-blog.csdnimg.cn/1fb88c1f540143859ce0683d26104234.png) # 1. Chirp信号检测算法概述 Chirp信号检测是现代信号处理中的一个关键环节,广泛应用于雷达、声纳、无线通信等领域。Chirp信号,即线性调频连续波信号,因其具有良好的时频特性、抗噪声干扰能力强而备受青睐。本章将对Chirp信号检测算法做一个简要介绍,概述其核心原理与应用场景,为后续深入探讨基础理论和关键技术打下基础。 ## 1.1 Chirp信号检测的应用背景 Chirp信号检测算法的开发与优化,源于对信号在