主要原理：調整dicom的窗寬，使之各個畫素點上的灰度值縮放至[0,255]範圍內。

使用到的python庫：SimpleITK

下面是一個將dicom（.dcm）圖片轉換成jpg圖片的demo：

import SimpleITK as sitk
import numpy as np
import cv2

def convert_from_dicom_to_jpg(img,low_window,high_window,save_path):
    lungwin = np.array([low_window*1.,high_window*1.])
    newimg = (img-lungwin[0
 
])/(lungwin[1]-lungwin[0])    #歸一化
newimg = (newimg*255).astype('uint8')                #將畫素值擴充套件到[0,255]
cv2.imwrite(save_path, newimg, [int(cv2.IMWRITE_JPEG_QUALITY), 100])

if __name__ == '__main__':

    # 下面是將對應的dicom格式的圖片轉成jpg
dcm_image_path = '/DICOM_image/lung001.dcm'       #讀取dicom檔案
output_jpg_path = 'JPG_image/lung001.jpg'
 
ds_array = sitk.ReadImage(dcm_image_path)         #讀取dicom檔案的相關資訊
img_array = sitk.GetArrayFromImage(ds_array)      #獲取array
    # SimpleITK讀取的影象資料的座標順序為zyx，即從多少張切片到單張切片的寬和高，此處我們讀取單張，因此img_array的shape
    #類似於 （1，height，width）的形式
shape = img_array.shape
    img_array = np.reshape(img_array, (shape[1
 
], shape[2]))  #獲取array中的height和width
high = np.max(img_array)
    low = np.min(img_array)
    convert_from_dicom_to_jpg(img_array, low, high, output_jpg_path)   #呼叫函式，轉換成jpg檔案並儲存到對應的路徑
print('FINISHED')