如何将.nii文件用python来转为png

我们可以使用Python中的`nibabel`库和`matplotlib`库来将.nii文件转换为png格式的图像。以下是基本的代码示例：

import nibabel as nib
import matplotlib.pyplot as plt

# 加载nii文件
img = nib.load('example.nii')

# 获取图像数据
data = img.get_fdata()

# 显示图像
plt.imshow(data[:,:,0], cmap='gray')

# 保存为png格式的图像
plt.savefig('example.png')

在这个示例中，我们首先使用`nibabel`库中的`load`函数来加载.nii文件，然后使用`get_fdata`方法获取图像数据。最后，我们使用`matplotlib`库的`imshow`函数来显示图像，并使用`savefig`方法将其保存为png格式的图像。需要注意的是，由于.nii文件可能包含多个图像，因此在显示和保存时需要指定需要处理的图像的位置或索引。

相关问题

LiTS2017数据集的路径为D:\BaiduNetdiskDownload\LiTS2017，将数据集的3D图像转换成2D的三通道png格式图像，3D标签转换成（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，保存路径为C:\Users\Administrator\Desktop\2D-LiTS2017，请帮我创建好对应文件夹，并且将转换好的保存到对应的文件夹

好的，可以使用以下Python代码来完成您的需求：

import os
import nibabel as nib
import numpy as np
from PIL import Image

root_dir = r'D:\BaiduNetdiskDownload\LiTS2017'
save_dir = r'C:\Users\Administrator\Desktop\2D-LiTS2017'

# 创建对应文件夹
os.makedirs(os.path.join(save_dir, 'Training Batch 1'), exist_ok=True)
os.makedirs(os.path.join(save_dir, 'Training Batch 2'), exist_ok=True)

# 转换图像
for i in range(1, 131):
    img_path = os.path.join(root_dir, 'Training Batch 1', f'volume-{i:03d}.nii')
    img = nib.load(img_path).get_data()
    img = np.transpose(img, (2, 0, 1))  # 转为Z轴为第一维度的顺序
    for j in range(img.shape[0]):
        save_path = os.path.join(save_dir, 'Training Batch 1', f'volume-{i:03d}-{j:03d}.png')
        Image.fromarray(img[j]).convert('L').save(save_path)

# 转换标签
for i in range(1, 131):
    label_path = os.path.join(root_dir, 'Training Batch 2', f'segment-{i:03d}.nii')
    label = nib.load(label_path).get_data()
    label = np.transpose(label, (2, 0, 1))  # 转为Z轴为第一维度的顺序
    for j in range(label.shape[0]):
        save_path = os.path.join(save_dir, 'Training Batch 2', f'segment-{i:03d}-{j:03d}.png')
        label_2d = np.zeros_like(label[j], dtype=np.uint8)
        label_2d[label[j] == 1] = 255  # 肝脏标签设为255
        label_2d[label[j] == 2] = 128  # 肝脏肿瘤标签设为128
        Image.fromarray(label_2d).convert('L').save(save_path)

这段代码使用了nibabel库来读取.nii格式的图像和标签，并将其转换为numpy数组。然后使用PIL库将numpy数组转换为png格式的图像和标签，并保存到对应的文件夹中。请注意，由于图像和标签的文件名中包含了序号，因此我们使用了f-string来动态生成文件名。

希望这可以帮助到您。

请将LiTS2017数据集的图像和标签处理成2D的png格式，并且标签需要拆分成灰度图，背景灰度值0，肝脏灰度值1，肝脏肿瘤灰度值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文件夹和Training Batch 2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，保存路径为C:\Users\Administrator\Desktop\2D-LiTS2017，请帮我创建好对应文件夹，并且将转换好的保存到对应的文件夹

好的，以下是完整代码，注意需要安装pydicom和nibabel库:

import os
import numpy as np
import pydicom
import nibabel as nib
from PIL import Image

# 创建保存路径
save_dir = 'C:/Users/Administrator/Desktop/2D-LiTS2017'
if not os.path.exists(save_dir):
    os.makedirs(save_dir)

# 处理Training Batch 1中的图像
img_dir = 'C:/Users/Administrator/Desktop/LiTS2017/Training Batch 1'
for filename in os.listdir(img_dir):
    if filename.endswith('.nii'):
        # 读取nii文件
        nii_file = nib.load(os.path.join(img_dir, filename))
        nii_data = nii_file.get_fdata()
        n_slices = nii_data.shape[2]
        # 将每个切片保存为png图片
        for i in range(n_slices):
            slice_data = nii_data[:, :, i]
            # 归一化
            slice_data = (slice_data - np.min(slice_data)) / (np.max(slice_data) - np.min(slice_data))
            # 转为灰度图
            slice_data = (slice_data * 255).astype(np.uint8)
            # 保存为png
            slice_img = Image.fromarray(slice_data)
            save_path = os.path.join(save_dir, 'img', filename[:-4] + '_slice{}.png'.format(i))
            if not os.path.exists(os.path.dirname(save_path)):
                os.makedirs(os.path.dirname(save_path))
            slice_img.save(save_path)

# 处理Training Batch 2中的标签
label_dir = 'C:/Users/Administrator/Desktop/LiTS2017/Training Batch 2'
for filename in os.listdir(label_dir):
    if filename.endswith('.nii'):
        # 读取nii文件
        nii_file = nib.load(os.path.join(label_dir, filename))
        nii_data = nii_file.get_fdata()
        n_slices = nii_data.shape[2]
        # 将每个切片保存为png图片
        for i in range(n_slices):
            slice_data = nii_data[:, :, i]
            # 将标签拆分成灰度图
            # 背景灰度值为0，肝脏灰度值为1，肝脏肿瘤灰度值为2
            slice_data[slice_data == 1] = 255
            slice_data[slice_data == 2] = 128
            # 保存为png
            slice_img = Image.fromarray(slice_data.astype(np.uint8))
            save_path = os.path.join(save_dir, 'label', filename[:-4] + '_slice{}.png'.format(i))
            if not os.path.exists(os.path.dirname(save_path)):
                os.makedirs(os.path.dirname(save_path))
            slice_img.save(save_path)

执行完毕后，你可以在C:/Users/Administrator/Desktop/2D-LiTS2017下看到img和label两个文件夹，分别存储处理好的图像和标签。