用python写一段代码，批量提取CT图像的3D 的mask部分的最大层面，并保存为jpg格式

以下是可以用 Python 编写的代码，用于批量提取 CT 图像的 3D mask 部分的最大层面，并将其保存为 JPG 格式：

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

def get_largest_slice(image):
    """
    获取 3D 图像的最大层面
    """
    largest_slice = None
    largest_slice_area = 0
    for z in range(image.shape[2]):
        slice_area = cv2.countNonZero(image[:, :, z])
        if slice_area > largest_slice_area:
            largest_slice_area = slice_area
            largest_slice = image[:, :, z]
    return largest_slice

def save_largest_slice_as_jpg(image_path, mask_path, save_path):
    """
    将最大层面保存为 JPG 格式
    """
    image = sitk.ReadImage(image_path)
    mask = sitk.ReadImage(mask_path)
    image_array = sitk.GetArrayFromImage(image)
    mask_array = sitk.GetArrayFromImage(mask)
    largest_slice = get_largest_slice(mask_array)
    largest_slice = cv2.cvtColor(largest_slice, cv2.COLOR_GRAY2BGR)
    image_name = os.path.splitext(os.path.basename(image_path))[0]
    save_name = os.path.join(save_path, f"{image_name}.jpg")
    cv2.imwrite(save_name, largest_slice)

if __name__ == "__main__":
    image_folder = "/path/to/image/folder"
    mask_folder = "/path/to/mask/folder"
    save_folder = "/path/to/save/folder"
    for image_name in os.listdir(image_folder):
        image_path = os.path.join(image_folder, image_name)
        mask_name = f"{image_name.split('.')[0]}_mask.nii.gz"
        mask_path = os.path.join(mask_folder, mask_name)
        save_largest_slice_as_jpg(image_path, mask_path, save_folder)

请注意，这段代码需要使用 SimpleITK 库来读取 CT 图像和 mask，因此您需要先安装该库。此外，您需要将 `image_folder` 和 `mask_folder` 更改为您自己的文件夹路径，其中包含 CT 图像和相应的 mask。最后，您需要将 `save_folder` 更改为您想要保存最大层面 JPG 文件的文件夹路径。