将DICOM格式的CT图用VTK读取，转给OpenCV处理并可视化。

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人工智能

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5星 · 超过95%的资源 7 浏览量 2022-03-21 15:31:24 上传评论 1 收藏 275KB ZIP 举报

在医疗成像领域，DICOM（Digital Imaging and Communications in Medicine）是一种广泛使用的图像格式，它存储了丰富的医学图像数据，如CT（Computed Tomography）扫描。这篇资源介绍的是如何使用VTK（Visualization Toolkit）库来读取DICOM格式的CT图像，并通过OpenCV进行处理和可视化。下面将详细介绍这一过程涉及的技术和步骤。 VTK是一个开源的C++库，专为科学可视化设计。在医疗图像处理中，VTK提供了强大的功能，可以解析和处理DICOM图像。使用VTK读取DICOM图像，你需要创建一个`vtkDICOMImageReader`对象，然后指定DICOM文件或目录，VTK会自动识别并加载整个系列的图像。代码示例： ```cpp vtkSmartPointer<vtkDICOMImageReader> reader = vtkSmartPointer<vtkDICOMImageReader>::New(); reader->SetDirectoryName("path/to/dicom/files"); reader->Update(); // 这一步会加载并处理DICOM图像 ``` 接下来，将VTK的图像数据转换为OpenCV可以处理的格式。OpenCV是一个用于计算机视觉和图像处理的库，它主要用于图像分析、处理和计算机视觉算法实现。由于VTK和OpenCV的数据结构不同，我们需要进行转换。通常，我们可以使用VTK的`vtkImageData`转换为OpenCV的`cv::Mat`。转换代码可能如下： ```cpp vtkImageData* imageData = reader->GetOutput(); cv::Mat cvImage; vtk2opencv(imageData, cvImage); // 自定义函数，将vtkImageData转为cv::Mat ``` `vtk2opencv`函数需要自定义，根据VTK和OpenCV的特性进行数据拷贝。一旦有了OpenCV的`cv::Mat`对象，就可以利用OpenCV的丰富功能进行图像处理了。这可能包括滤波、边缘检测、阈值处理等。例如，你可以使用`cv::GaussianBlur`进行模糊处理，或者`cv::threshold`进行二值化。对于可视化，OpenCV提供`imshow`函数可以显示图像，但其对3D图像支持有限。如果需要高级的3D可视化，可能需要回到VTK，利用其强大的3D渲染能力。VTK可以创建复杂的3D模型，并通过交互窗口进行观察和分析。这个资源涉及的关键技术点包括： 1. DICOM图像格式的理解与读取。 2. VTK库的使用，特别是`vtkDICOMImageReader`类的运用。 3. VTK和OpenCV之间的数据转换，理解两者不同的数据结构。 4. OpenCV的基本图像处理操作，如滤波和阈值处理。 5. 可能涉及到的OpenCV的图像显示和VTK的3D可视化。掌握这些技术，可以帮助你处理和分析医疗图像，对于医疗影像分析、疾病诊断等领域有着重要的应用价值。

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DicomReader

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#include <iostream> #include <io.h> // 当中含有_finddata_t #include <string> #include <vector> #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp> #include <vtkSmartPointer.h> #include <vtkImageViewer2.h> #include <vtkImageCast.h> #include <vtkDICOMImageReader.h> #include <vtkRenderWindow.h> #include <vtkRenderWindowInteractor.h> #include <vtkRenderer.h> #include <vtkImageData.h> #include <vtkCoordinate.h> using namespace std; using namespace cv; // 读入一个CT图，返回它的像素矩阵，使用OpenCV的Mat类型返回 void dicomread(string inputFilename, Mat &img,vtkSmartPointer<vtkDICOMImageReader> &reader) { img.create(512,512,CV_32SC1); vtkSmartPointer<vtkImageCast> imageCast = vtkSmartPointer<vtkImageCast>::New(); reader->SetFileName(inputFilename.c_str()); reader->Update(); imageCast->SetInputConnection(reader->GetOutputPort()); imageCast->SetOutputScalarTypeToInt(); imageCast->Update(); // 图像的基本信息 int dims[3]; reader->GetOutput()->GetDimensions(dims); //图像的像素值 for(int k=0;k<dims[2];k++) { for(int j=0;j<dims[1];j++) { for(int i=0;i<dims[0];i++) { int* pixel = (int*)(imageCast->GetOutput()->GetScalarPointer(i,j,k)); // 第i列第j行的像素值 img.at<int>(j,i) = int(*pixel); // 第j行第i列的像素值 } } } } void showdicom(Mat I) { double maxx=0,minn=0; double *max = &maxx; double *min = &minn; I.convertTo(I,CV_64FC1); minMaxIdx(I,min,max); for(int i=0;i<I.rows;i++) { for(int j=0;j<I.cols;j++) { I.at<double>(i,j) = 255*(I.at<double>(i,j)-minn)*1/(maxx-minn); } } minMaxIdx(I,min,max); for(int i=0;i<I.rows;i++) { for(int j=0;j<I.cols;j++) I.at<double>(i,j) = (I.at<double>(i,j)-minn)*1/(maxx-minn); } //cout << I <<endl; imshow("DICOM Image",I); waitKey(0); } int main() { string filename = "D:\\CT\\CT000895"; Mat I1,G1; vtkSmartPointer<vtkDICOMImageReader> reader = vtkSmartPointer<vtkDICOMImageReader>::New(); // 读入dicom图 dicomread(filename,I1,reader); flip(I1,I1,0); //cout << I1.channels() << " " << I1.size() << endl; showdicom(I1); }

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