这篇文章主要为大家详细介绍了怎么在python中将dicom图片转换成jpg图片，文中示例代码介绍的非常详细，具有一定的参考价值，发现的小伙伴们可以参考一下：

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Python是一种编程语言，内置了许多有效的工具，Python几乎无所不能，该语言通俗易懂、容易入门、功能强大，在许多领域中都有广泛的应用，例如最热门的大数据分析，人工智能，Web开发等。

主要原理：调整dicom的窗宽，使之各个像素点上的灰度值缩放至[0,255]范围内。

使用到的python库：SimpleITK

下面是一个将dicom（.dcm）图片转换成jpg图片的demo：

import SimpleITK as sitk
import numpy as np
import cv2

def convert_from_dicom_to_jpg(img,low_window,high_window,save_path):
  lungwin = np.array([low_window*1.,high_window*1.])
  newimg = (img-lungwin[0])/(lungwin[1]-lungwin[0])  #归一化
  newimg = (newimg*255).astype('uint8')        #将像素值扩展到[0,255]
  cv2.imwrite(save_path, newimg, [int(cv2.IMWRITE_JPEG_QUALITY), 100])

if __name__ == '__main__':

  # 下面是将对应的dicom格式的图片转成jpg
  dcm_image_path = '/DICOM_image/lung001.dcm'    #读取dicom文件
  output_jpg_path = 'JPG_image/lung001.jpg'
  ds_array = sitk.ReadImage(dcm_image_path)     #读取dicom文件的相关信息
  img_array = sitk.GetArrayFromImage(ds_array)   #获取array
  # SimpleITK读取的图像数据的坐标顺序为zyx，即从多少张切片到单张切片的宽和高，此处我们读取单张，因此img_array的shape
  #类似于 （1，height，width）的形式
  shape = img_array.shape
  img_array = np.reshape(img_array, (shape[1], shape[2])) #获取array中的height和width
  high = np.max(img_array)
  low = np.min(img_array)
  convert_from_dicom_to_jpg(img_array, low, high, output_jpg_path)  #调用函数，转换成jpg文件并保存到对应的路径
  print('FINISHED')

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