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(例 图像格式为volume-0.nii)和Training Batch 2(例 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
时间: 2023-11-22 10:55:59 浏览: 25
好的,可以使用Python中的SimpleITK库来读取和处理nii格式的医学图像数据。以下是处理代码:
```python
import os
import numpy as np
import SimpleITK as sitk
def convert_to_png(image_path, mask_path, save_path):
# 创建保存转换后图像的文件夹
if not os.path.exists(save_path):
os.makedirs(save_path)
os.makedirs(os.path.join(save_path, 'image'))
os.makedirs(os.path.join(save_path, 'mask'))
# 读取图像数据
image = sitk.ReadImage(image_path)
mask = sitk.ReadImage(mask_path)
# 获取图像数据的数组表示
image_arr = sitk.GetArrayFromImage(image)
mask_arr = sitk.GetArrayFromImage(mask)
# 转换为2D图像并保存为png格式
for i in range(image_arr.shape[0]):
# 将图像和标签分别转换为灰度图
image_slice = image_arr[i,:,:]
mask_slice = mask_arr[i,:,:]
# 将标签转换为灰度值0,1,2
mask_slice[mask_slice == 1] = 128
mask_slice[mask_slice == 2] = 255
# 将灰度图保存为png格式
sitk.WriteImage(sitk.GetImageFromArray(image_slice), os.path.join(save_path, 'image', str(i)+'.png'))
sitk.WriteImage(sitk.GetImageFromArray(mask_slice), os.path.join(save_path, 'mask', str(i)+'.png'))
if __name__ == '__main__':
# 数据集路径
data_path = r'C:\Users\Administrator\Desktop\LiTS2017'
save_path = r'C:\Users\Administrator\Desktop\2D-LiTS2017'
# 处理Training Batch 1和2的数据
for batch in range(1, 3):
image_path = os.path.join(data_path, f'Training Batch {batch}', 'volume-0.nii')
mask_path = os.path.join(data_path, f'Training Batch {batch}', 'segmentation-0.nii')
convert_to_png(image_path, mask_path, os.path.join(save_path, f'Batch_{batch}'))
```
运行以上代码后,将会生成两个文件夹image和mask,分别保存转换后的图像和标签。其中,标签的灰度值已经转换为了0,1,2。