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如何使用python将pydicom文件(图片)一分为二?

要使用Python将pydicom文件(图片)一分为二,你可以按照以下步骤进行操作:

  1. 首先,导入必要的库,包括pydicomnumpy
代码语言:txt
复制
import pydicom
import numpy as np
  1. 读取pydicom文件并获取图像数据:
代码语言:txt
复制
ds = pydicom.dcmread('path/to/your/file.dcm')
image_data = ds.pixel_array
  1. 利用图像数据的尺寸信息,将图像一分为二,可以按行或按列进行切分。以下是按行切分的示例:
代码语言:txt
复制
rows = image_data.shape[0]
split_index = rows // 2
upper_half = image_data[:split_index, :]
lower_half = image_data[split_index:, :]
  1. 如果需要保存切分后的图像,可以使用pydicom库创建新的Dataset对象,并将切分后的图像数据赋值给像素数组:
代码语言:txt
复制
ds_upper = pydicom.Dataset()
ds_upper.PixelData = upper_half.tobytes()
ds_upper.Rows = upper_half.shape[0]
ds_upper.Columns = upper_half.shape[1]
ds_upper.save_as('path/to/save/upper_half.dcm')

ds_lower = pydicom.Dataset()
ds_lower.PixelData = lower_half.tobytes()
ds_lower.Rows = lower_half.shape[0]
ds_lower.Columns = lower_half.shape[1]
ds_lower.save_as('path/to/save/lower_half.dcm')

在上述代码中,分别创建了ds_upperds_lower两个Dataset对象,设置了像素数组、行数和列数,并使用save_as方法将图像保存为新的pydicom文件。

注意:上述代码仅适用于包含单通道图像数据的pydicom文件。如果文件中包含多通道数据,你可能需要进行额外的处理。

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