``` python
def extract_pixel_data(dicom_slices):
pixel_data = [slice.pixel_array for slice in dicom_slices] # Извлечение пиксельных данных
return pixel_data
```
4. Отображение МРТ снимков: После извлечения пиксельных данных вы можете использовать функции OpenCV для отображения снимков. Примените масштабирование и настройте цветовую карту в соответствии с вашими потребностями. Вот пример кода для отображения МРТ снимков с использованием OpenCV:
``` python
import cv2
def display_images(images):
for image in images:
cv2.imshow("MRI Image", image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
Это основные шаги для загрузки и отображения МРТ снимков в формате DICOM с помощью OpenCV. Вы можете настроить код в соответствии с вашими потребностями, например, добавить функции обработки изображений или изменить способ отображения.
2.2 Улучшение контрастности и яркости
Часто МРТ снимки могут иметь низкую контрастность или неравномерное распределение яркости, что затрудняет их анализ. В этом разделе мы рассмотрим различные техники улучшения контрастности и яркости изображений с использованием OpenCV. Мы изучим методы гистограммного выравнивания, адаптивного эквализации гистограммы и применение фильтров для улучшения качества изображений.
Для улучшения контрастности и яркости МРТ снимков с помощью OpenCV можно использовать следующие методы:
1. Гистограммное выравнивание (Histogram Equalization): Гистограммное выравнивание является методом, который распределяет интенсивности пикселей по всему диапазону яркости для получения лучшей видимости деталей. В OpenCV вы можете использовать функцию `cv2.equalizeHist()` для применения гистограммного выравнивания. Вот пример кода:
``` python
import cv2
def enhance_contrast_histogram(image):
image_equalized = cv2.equalizeHist(image)
return image_equalized
```
2. Адаптивная эквализация гистограммы (Adaptive Histogram Equalization): Адаптивная эквализация гистограммы позволяет улучшить контрастность и яркость изображений с учетом локальных особенностей. Вместо глобального преобразования гистограммы, она разделяет изображение на небольшие блоки и применяет гистограммное выравнивание к каждому блоку независимо. В OpenCV вы можете использовать функцию `cv2.createCLAHE()` для создания объекта адаптивной эквализации гистограммы, а затем применить его с помощью функции `apply()` к изображению. Вот пример кода: