本发明属于计算机应用程序开发的领域，特别涉及一种将dicompyler的图像读取到C++图像类的方法。
背景技术：
目前，dicompyler是一个基于DICOM标准的可扩展的开源放射治疗研究开发工具包，同时它也是一个跨平台的DICOM RT阅读器。dicompyler是用Python开发的，其中使用了PIL(Python Imaging Library，Python图像库)来存储、显示DICOM RT的医学图像。
PIL提供了广泛的文件格式支持，高效的内部数据表示和相当强大的图像处理能力，再加上Python是一门语言简易、开发简单、跨平台性良好以及公用库多的编程语言，更重要的是Python的开发效率高，综合上述两个优势，dicompyler深受广大医学图像研究者的热爱。
但是，由于Python是一门解释型的语言，也就是说Python开发的功能模块没有经过编译的过程，各功能模块依赖于Python解释器而运行，所以Python功能模块的执行效率不高。为了提高程序的执行效率，可以选择将Python的功能模块嵌入到C++应用程序中，而这就延伸到了如何利用C++调用dicompyler功能模块，更进一步的是利用C++调用Python的PIL功能模块。
因此，需要提供一种将dicompyler的图像读取到C++图像类的方法，既提高了程序的开发效率，也保证了程序的执行效率，同时也缩短了应用程序的开发周期。
技术实现要素：
本发明的目的在于克服现有技术的缺点与不足，提供一种将dicompyler的图像读取到C++图像类的方法，其具有方法灵活、内存管理安全的优点。
为此，本发明采用如下方案：
一种将dicompyler的图像读取到C++图像类的方法，其包括以下步骤：
a、初始化连接器的连接参数；
b、初始化Python解释器，并加载精简后的dicompyler功能模块；
c、获取dicompyler功能模块的图像对象，并获取图像尺寸以及图像模式；
d、利用Python提供的C-API间接触发数据转换函数，将图像数据转换为字符串的形式，并得到经过封装的字符串对象；
e、利用上一步得到的字符串对象以及Python提供的参数解析函数，提取字符串对象的字符串数据，并将字符串数据读入到C/C++的内存数组中；
f、将内存数组的图像数据复制到C++的图像类里面，根据获取的图像尺寸设置图像类的尺寸大小，必要时根据图像模式设置颜色表，最终完成DICOM RT数据的读取。
优选的，所述的步骤a中，所述的连接参数就是清单依赖项(manifestdependency)的参数，包括连接器的类型、名称、版本处理器架构以及公匙的标记。
优选的，所述的步骤b中，精简后的dicompyler功能模块包括dicomparser、dvhdoses和dvhcalc三个模块，而加载dicompyler功能模块的步骤如下：
b1、执行初始化函数用以初始化Python解释器；
b2、判断Python解释器是否成功初始化，如果初始化失败，退出程序；否则，继续下面的步骤；
b3、执行模块加载函数用以加载功能模块，并得到该模块对象。
优选的，所述的步骤c中，获取dicompyler功能模块的图像对象的步骤如下：
c1、利用步骤b3得到的模块对象，提取其中的字典对象；
c2、利用步骤c1得到的字典对象，寻找自定义类的入口，得到一个类接口对象；
c3、实例化步骤c2得到的类接口对象，得到类实例对象；
c4、类实例对象执行图像获取函数即可得到图像对象。
优选的，所述的步骤d中，将图像数据转换为字符串的形式是通过步骤c4所得到的图像对象的tostring()函数实现的，该函数将数据封装到一个字符串对象中。tostring()函数内部实现步骤如下：
d1、根据字符串对象的数据成员以及图像数据的大小，申请一段大小足够的内存块；
d2、将数据复制到申请的内存块的数据区域。
优选的，所述的步骤e中，将字符串数据读入到C/C++的内存数组的步骤如下；
e1、声明一个指向字符类型的指针；
e2、结合步骤d所得到的字符串对象以及参数解析函数，解析字符串对象，解析完毕之后，步骤e1声明的指针就指向字符串对象的数据内存；
e3、申请一段大小足够的内存空间，将步骤e1声明的指针所指向的数据复制到该内存空间。
优选的，所述的步骤f中，所述的C++的图像类可以选用CImage、CBitmap或者QImage，设置深度值、颜色表等相关参数，以完成DICOM RT的数据读取。
本发明与现有技术相比，具有如下优点和有益效果：
本发明提出了一种利用C++读取dicompyler的图像对象的图像数据的方法，实现了利用dicompyler读取的DICOM RT医学图像与C++可执行程序在图像提取以及图像处理方面的交互，充分发挥了dicompyler对DICOM RT医学图像的充分支持，使得在程序开发过程中，既提高了程序的开发效率，也保证了程序的执行效率，同时也缩短了应用程序的开发周期。具有极大的实用性，适用于各种软件，尤其是医学图像处理软件开发的设备。
附图说明
图1是本发明的实现流程图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明作进一步详细的描述，但本发明的实施方式不限于此。
dicompyler除了包含DICOM RT数据读取模块外，还包含了其他辅助的用户界面功能模块，为了简化开发过程，必须对整个dicompyler功能模块进行简化，而简化的方式就是利用Python支持的面向对象的编程方式，构建出自定义模块，具体步骤如下：
1、保留dicompyler的三个核心模块，分别是DICOM RT解析模块dicomparser、剂量体积直方图模块dvhdoses以及剂量体积直方图计算模块dvhcalc；
2、在上述三个模块的基础上自定义名为Patient.pyc的功能模块，该模块里面自定义了名为Patient的类，该类就是图像数据转化的核心类，其中定义了获取图像、图像大小、图像模式等操作。
由于dicompyler功能模块使用了VS2008编译，为了能够成功加载dicompyler功能模块，必须在加载前设置清单依赖项(manifestdependency)的参数，具体参数为type＝'win32'，name＝'Microsoft.VC90.CRT'，version＝'9.0.21022.8'，processorArchitecture＝'x86'，publicKeyToken＝'1fc8b3b9a1e18e3b'。
为了利用C++加载自定义的功能模块，必须先调用Py_Initialize()函数初始化Python解释器，然后调用Py_IsInitialized()函数判断Python解释器是否成功初始化，如果初始化失败，则直接退出程序，否则，继续下面的步骤。
Python解释器成功初始化后，就要加载Patient.pyc功能模块和获取模块里面的图像对象实例，具体的步骤如下：
1、以"Patient"为参数调用PyImport_ImportModule()函数加载Patient.pyc模块，该函数返回对应的模块对象；
2、以步骤1得到的模块对象为参数调用PyModule_GetDict()函数，该函数返回描述模块对象内部包含的属性以及功能的字典对象；
3、以步骤2得到的字典对象和自定义的类名Patient为参数调用PyDict_GetItemString()函数，该函数返回类接口对象，该类接口对象是Patient.pyc功能模块自定义的类；
4、以步骤3得到的类接口对象和NULL为参数调用PyObject_CallObject()函数，该函数返回类实例对象；
5、以步骤4得到的类实例对象、"GetImage"字符串、"(i)"和0为参数调用PyObject_CallMethod()函数，该函数返回图像对象，其中的"GetImage"字符串就是自定义类内部的图像获取函数。
成功获取了图像对象后，首先要获取图像对象的尺寸以及模式以便设置C++图像类的参数，步骤如下：
1、利用图像对象和PyObject_GetAttrString()函数获取图像对象的尺寸属性，该尺寸属性是一个字符串对象，然后执行PyArg_Parse()函数解析字符串对象，即可获取图像对象的宽和高，利用获取的宽和高创建C++图像类实例；
2、利用图像对象和PyObject_GetAttrString()函数获取图像对象的模式属性，该模式属性是一个字符串对象，然后执行PyArg_Parse()函数解析字符串对象，即可获取图像对象的模式，如果模式为L，表明图像是单通道8bit的灰度图像，如果模式为RGB，表明图像是3通道24bit的图像；
接下来是关键的数据提取部分，以图像对象以及"tostring"字符串为参数调用PyObject_CallMethod()函数，该步骤的作用是间接触发图像对象的tostring()函数，也就是将数据图像转换为字符串的形式，从而得到字符串对象，因为图像数据以及字符串数据在计算机内存里面的取值范围都是[0,255]，所以这种转换是可行的，更重要的是Python本身提供与C/C++交互的字符串处理函数。tostring()函数内部实现步骤如下：
1、根据字符串对象的数据成员以及图像数据的大小，申请一段大小足够的内存块；
2、将数据复制到申请的内存块的数据区域。
由于所得到的字符串对象是经过封装后的数据结构，将字符串对象中的字符串数据提取并读入到C/C++的内存数组的步骤如下；
1、声明一个指向字符类型的指针；
2、结合上述所得到的字符串对象以及参数解析函数，解析字符串对象，解析完毕之后，上述步骤声明的指针就指向字符串对象的数据内存；
3、申请一段大小足够的内存空间，将上述步骤声明的指针所指向的数据复制到该内存空间。
将图像数据读入到C/C++的内存后，C/C++应用程序即可操作这些数据，为了能够将最终的DICOM RT数据显示出来，可以选用CImage、CBitmap或者QImage等相关的图像类，并把上述读取出来的图像数据复制到图像类的数据空间。
以上所述，仅为本发明较佳的实施方式，但本发明的实施方式并不受上述实施例的限制，其他的任何未背离本发明的精神实质与原理下所作的改变、修饰、替代、组合、简化，均应为等效的置换方式，都包含在本发明的保护范围之内。