随笔分类 - python
摘要：通常我会用simpleitk来读取dicom文件，主要是为了将dicom文件转换为numpy矩阵，便于输入神经网络，读取dicom文件可分为两种情况，一.单独的dicom文件 二.一系列dicom文件，前者只是一张切片，通常是X光片，后者是很多张切片，合在一起通常代表CT图像。 一. 读取dicom
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摘要：断断续续使用simpleitk处理CT和X光图片有些时间了，但是学的知识都比较零散，没有形成系统的概念，于是对着SimpleITK的英文文档https://simpleitk.readthedocs.io/en/master/index.html学习一遍，再结合自己的一点经验，做一点总结。 Simp
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摘要：之前采用pydicom读取dicom文件一切都很正常，不过最近读取一批数据的时候，会报错 读取代码 问题就出在pixel_array这个属性上，报错如下 看到一篇博客https://blog.csdn.net/inter_peng/article/details/74370306与我的问题类似，都出
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摘要：在一个目录下，有好几层目录，里面零零散散存放着几个json文件，我要做的是用python脚本把它们都找出来，一开始就一层一层地找，用os.listdir加上for循环，根据目录树的深度确定for循环的数量，很显然，不够灵活，也效率太低 换一种方法，使用os.walk，简直是神器，它可以递归查找某一目
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摘要：拍摄出来的胸片用microDicom读取后有的会不大清楚，microDicom本身并没有调整对比度的功能，我也不大清楚有没有其它读胸片的软件可以调整对比度，于是查阅不少博客，看到有用直方图均衡化来做的，自己试了下效果还不错。 导入相关包 定义调整对比度的函数，调用了opencv中CLAHE(cont
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摘要：项目需要对CT数据进行缩放，这里我存储CT数据的格式是numpy数组。 一共尝试了三种方法，分别是numpy.resize，cv2.resize，scipy.ndimage.interpolation.zoom 前两种都不行，原因不大一样。 numpy.resize：利用numpy进行缩放，不是不可
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摘要：转载自https://www.cnblogs.com/massquantity/p/8908859.html#4072620 numpy.where() 有两种用法： 1. np.where(condition, x, y) 满足条件(condition)，输出x，不满足输出y。如果是一维数组，相当
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摘要：利用matplotlib可以显示图像 imread()和imshow()提供了简单的图像载入和显示功能. imread()可以从图像文件读入数据，得到一个表示图像的NumPy数组。它的第一个参数是文件名或文件对象，format参数指定图像类型，如果省略，就由文件的扩展名决定图像类型。 对于灰度图像，
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摘要：柱状图 柱状图用其每根柱子的长度表示值的大小，它们通常用来比较两组或多组值。下面的程序从文件中读入中国人口的年龄分布数据,并使用柱状图比较男性和女性的年龄分布。 读入的数据中，第0列为年龄，它将作为柱状图的横坐标。首先计算柱状图中每根柱子 的宽度，因为要在每个年龄段上绘制两根柱子，因此柱子的宽度应该
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摘要：一个绘图对象(figure)可以包含多个轴(axis)，在Matplotlib中用轴表示一个绘图区域，可以将其理解为子图。 在（一）中，绘图对象只包括一个轴，因此只显示了一个轴(子图(Axes) )，个人理解一个子图代表一个轴，可以使用subplot函数快速绘制有多个轴的图表。 subplot函数的
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摘要：绘图前首先导入pyplot模块，这是绘图的主要工具。 import matplotlib.pyplot as plt 然后创建一个绘图对象 plt.figure(figsize=(8,4)) 其中，figsize用于指定绘图对象的宽高，单位为英寸，注意，不是像素，而默认一英寸容纳80像素，所以，上述
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