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dicom モノクロ ファイルで opencv を使用しようとしたときに、1 つの解決策しか見られませんでした。 255。（グレースケールを確保するには、R = G = Bに設定する必要があります）最初の[-2000; 2000]から[0、255]に線形補間を行いました。私の写真の結果は良くなかったので、すべてのピクセルが黒である黒のスリーシュロッドと、すべてのピクセルが白である白のスリーシュロッドを配置することにしました。そうすることで、opencv を使用できますが、1) 黒のしきい値と白の 3 つのしきい値を自動化したい 2) 512*512 ピクセルがあるため、二重の for ループの実行に時間がかかります。

プロセスを自動化して高速化する方法を知っていますか? それとも単に良いアイデアですか？コードは次のとおりです。

    # import the necessary packages
from imutils import contours
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.mlab as mlab
import scipy
from skimage import measure
import numpy as np # numeric library needed
import pandas as pd #for dataframe
import argparse # simple argparser
import imutils
import cv2  # for opencv image recognising tool
import dicom
from tkinter import Tk
from tkinter.filedialog import askopenfilename
import pdb

#filename = askopenfilename() # show an "Open" dialog box and return the path to the selected file
#filename ="../inputs/12e0e2036f61c8a52ee4471bf813c36a/7e74cdbac4c6db70bade75225258119d.dcm"
dicom_file = dicom.read_file(filename) ## original dicom File
#### a dicom monochrome file has pixel value between approx -2000 and +2000, opencv doesn't work with it#####
#### in a first step we transform those pixel values in (R,G,B)
### to have gray in RGB, simply give the same values for R,G, and B, 
####(0,0,0) will be black, (255,255,255) will be white,

## the threeshold to be automized with a proper quartile function of the pixel distribution
black_threeshold=0###pixel value below 0 will be black,
white_threeshold=1400###pixel value above 1400 will be white
wt=white_threeshold
bt=black_threeshold

###### function to transform a dicom to RGB for the use of opencv, 
##to be strongly improved, as it takes to much time to run,
## and the linear process should be replaced with an adapted weighted arctan function.
def DicomtoRGB(dicomfile,bt,wt):
    """Create new image(numpy array) filled with certain color in RGB"""
    # Create black blank image
    image = np.zeros((dicomfile.Rows, dicomfile.Columns, 3), np.uint8)
    #loops on image height and width
    i=0
    j=0
    while i<dicomfile.Rows:
        j=0
        while j<dicomfile.Columns:
            color = yaxpb(dicom_file.pixel_array[i][j],bt,wt) #linear transformation to be adapted
            image[i][j] = (color,color,color)## same R,G, B value to obtain greyscale
            j=j+1
        i=i+1
    return image
##linear transformation : from [bt < pxvalue < wt] linear to [0<pyvalue<255]: loss of information... 
def yaxpb(pxvalue,bt,wt):
    if pxvalue < bt:
        y=0
    elif pxvalue > wt:
        y=255
    else:
        y=pxvalue*255/(wt-bt)-255*bt/(wt-bt)
    return y



image=DicomtoRGB(dicom_file,bt=0,wt=1400)
>>image
array([[[0, 0, 0],
        [0, 0, 0],
        [0, 0, 0],
        ..., 
        [0, 0, 0],
        [0, 0, 0],
        [0, 0, 0]],

       [[0, 0, 0],
        [0, 0, 0],
        [0, 0, 0],
        ..., 
        [0, 0, 0],
        [0, 0, 0],
        [0, 0, 0]],

       [[0, 0, 0],
        [0, 0, 0],
        [0, 0, 0],
        ..., 
        [0, 0, 0],
        [0, 0, 0],
        [0, 0, 0]],

       ..., 
       [[0, 0, 0],
        [0, 0, 0],
        [0, 0, 0],
        ..., 
        [0, 0, 0],
        [0, 0, 0],
        [0, 0, 0]],

       [[0, 0, 0],
        [0, 0, 0],
        [0, 0, 0],
        ..., 
        [0, 0, 0],
        [0, 0, 0],
        [0, 0, 0]],

       [[0, 0, 0],
        [0, 0, 0],
        [0, 0, 0],
        ..., 
        [0, 0, 0],
        [0, 0, 0],
        [0, 0, 0]]], dtype=uint8)

## loading the RGB in a proper opencv format
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
## look at the gray file
cv2.imshow("gray", gray)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyWindow("gray")
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