Python dcm转JPG

import pydicom
import numpy as np
#np.set_printoptions(threshold=np.inf)
import os
import cv2
PathDicom="E:\2_DicomPython\chestDataset\90844786-CT-16705831-2022-03-01-Thorax^07_ZRY_Ribs (Adult)"
dcm = pydicom.read_file("E:\2_DicomPython\chestDataset\90844786-CT-16705831-2022-03-01-Thorax^07_ZRY_Ribs (Adult)\90844786-Thorax^07_ZRY_Ribs (Adult)-2022-03-01_0004_0001_760957850.dcm")
slope = dcm.RescaleSlope
intercept = dcm.RescaleIntercept  # 可以从dcm文件中读出
listFilesDCM = []  # 用lstFilesDCM作为存放DICOM files的列表
FilesDCM = []
#将所有dicom文件读入
for PathName, subdirList, fileList in os.walk(PathDicom):
    for filename in fileList:
        if ".dcm" in filename.lower():  # 判断文件是否为dicom文件
            dcm = pydicom.dcmread(os.path.join(PathName, filename))
            #直接从dcm读出的像素矩阵
            img_arr = dcm.pixel_array
            img_arr.dtype = "int16"
            print(img_arr)  #打印img_arr

            #CT值的单位是Hounsfield，简称为Hu，范围是-1024-3071。用于衡量人体组织对X射线的吸收率，设定水的吸收率为0Hu。
            # 　　在DICOM图像读取的过程中，我们会发现图像的像素值有可能不是这个范围，通常是0-4096，这是我们常见到的像素值或者灰度值，这就需要我们在图像像素值（灰度值）转换为CT值。
            # 　　首先，需要读取两个DICOM Tag信息，（0028|1052）：rescale intercept和（0028|1053）：rescale slope.
            # 　　然后通过公式：
            # 　　　　Hu = pixel * slope + intercept
            # 　　计算得到CT值。
            #    利用公式将像素值转为CT值,Hu = pixel * slope + intercept
            for i in range(img_arr.shape[0]):
                for j in range(img_arr.shape[1]):
                    img_arr[i][j] = img_arr[i][j] * slope + intercept
            print(img_arr)
            #利用阈值转为二值图
            for i in range(img_arr.shape[0]):
                for j in range(img_arr.shape[1]):
                    if img_arr[i][j] >= 662 and img_arr[i][j] <= 1988:
                       img_arr[i][j] = 255
                    else:
                        img_arr[i][j] = 0
            print(img_arr)
            file_name1 = os.path.splitext(filename)[0]  # 只要文件名字，去掉扩展名
            #print(file_name1)
            #output_file = os.path.join(OutputFile, file_name1)
            #output_file1 = output_file + ".jpg"  # 要带上存储图片的扩展名，不然写不进去

   
            output_file1 = "./1/" + file_name1 + ".jpg"
            print(output_file1)
            if cv2.imwrite(output_file1, img_arr):
                print("ok")
            else:
                print("faulse")

    print("all transformed")