SimpleITK学习
文章目录
Insight Segmentation and Registration Toolkit (ITK)是一个开源、跨平台的框架，可以提供给开发者增强功能的图像分析和处理套件。其中最为著名的就是SimpleITK，是一个简化版的、构建于ITK最顶层的模块。SimpleITK旨在易化图像处理流程和方法。
SimpleITK是专门处理医学影像的软件，在SimpleITK中，图像的概念与我们在计算机视觉中常用的RGB图像差异很大，后者只是一个多维矩阵，是一个数学上的概念，而在SimpleITK中，图像是一种物理实体，图像中的每一个像素都是物理空间中的一个点，不光有着像素值，还有着坐标，间距，方向等概念。
1. SimpleITK.ReadImage(path)
最简单的在path中读取图像信息，一般读取格式为mhd文件与dicom文件。
2. SimpleITK.GetArrayFromImage(itk_img)
将读取出来的图像信息用像素值表示出来，转为ndarray格式。
3. itk_img.GetOrigin()
读取图像的原点信息，因为每张图像的不同，它的位置也与原点的距离不同。
4. itk_img.GetSpacing()
此操作为读取图像的体素大小，每张图都不同。
5. itk_img.GetDirection()
此操作为读取图像方向。
实例
单个dcm格式文件转为png图片代码：
import SimpleITK as sitk
import numpy as np
import cv2
file_path = 'file.dcm'
file_name = file_path.replace('.dcm', '')
image = sitk.ReadImage(file_path)
image_array = sitk.GetArrayFromImage(image)
image_array = image_array.swapaxes(0, 2) # numpy.swapaxes:交换轴的位置，类似的函数有numpy.transpose
image_array = np.rot90(image_array, -1) # 顺时针旋转90°
image_array = np.fliplr(image_array).squeeze() # 矩阵左右翻转
# cv2.IMWRITE_PNG_COMPRESSION:png格式图片的压缩比，取值为 0-9（默认值 3），数值越大则
cv2.imwrite(f'{file_name}.png', image_array, (cv2.IMWRITE_PNG_COMPRESSION, 0))