pylibjpeg 2.0.1

pylibjpeg

一个适用于Python 3.8+的框架，用于解码JPEG图像和解码/编码RLE数据集，重点关注对pydicom的支持。

安装

安装当前版本

pip install pylibjpeg

安装额外需求

可以通过安装额外需求来安装此软件包，以分别启用对JPEG（使用libjpeg）、JPEG 2000（使用openjpeg）和运行长度编码（RLE）（使用rle）的支持

pip install pylibjpeg[libjpeg,openjpeg,rle]

或者仅使用all

pip install pylibjpeg[all]

安装开发版本

请确保已安装Git，然后

git clone https://github.com/pydicom/pylibjpeg
python -m pip install pylibjpeg

插件

在pylibjpeg能够处理JPEG图像或RLE数据集之前，需要安装一个或多个插件。要处理特定的格式或DICOM传输语法，首先必须安装相应的软件包

支持图像格式

支持的DICOM传输语法

如果您不确定数据集的传输语法UID，可以使用以下方法确定

>>> from pydicom import dcmread
>>> ds = dcmread('path/to/dicom_file')
>>> ds.file_meta.TransferSyntaxUID.name

使用方法

解码

使用pydicom

假设您已安装pydicom v2.1+和合适的插件

from pydicom import dcmread
from pydicom.data import get_testdata_file

# With the pylibjpeg-libjpeg plugin
ds = dcmread(get_testdata_file('JPEG-LL.dcm'))
jpg_arr = ds.pixel_array

# With the pylibjpeg-openjpeg plugin
ds = dcmread(get_testdata_file('JPEG2000.dcm'))
j2k_arr = ds.pixel_array

# With the pylibjpeg-rle plugin and pydicom v2.2+
ds = dcmread(get_testdata_file('OBXXXX1A_rle.dcm'))
# pydicom defaults to the numpy handler for RLE so need
# to explicitly specify the use of pylibjpeg
ds.decompress("pylibjpeg")
rle_arr = ds.pixel_array

独立JPEG解码

如果您已安装合适的插件，也可以仅使用pylibjpeg将JPEG图像解码为numpy ndarray

from pylibjpeg import decode

# Can decode using the path to a JPG file as str or path-like
arr = decode('filename.jpg')

# Or a file-like...
with open('filename.jpg', 'rb') as f:
    arr = decode(f)

# Or bytes...
with open('filename.jpg', 'rb') as f:
    arr  = decode(f.read())

编码

使用pydicom

假设您已安装pydicom v2.2+和合适的插件

from pydicom import dcmread
from pydicom.data import get_testdata_file
from pydicom.uid import RLELossless

ds = dcmread(get_testdata_file("CT_small.dcm"))

# Encode in-place using RLE Lossless and update the dataset
# Updates the Pixel Data, Transfer Syntax UID and Planar Configuration
ds.compress(RLELossless)

# Save compressed
ds.save_as("CT_small_rle.dcm")