1.Description: compute Haar features(templates)void CompressiveTracker::HaarFeature(Rect& _objectBox, int _numFeature)在rect内取_numFeature维特征，（rect的宽高与_objectBox一样，与_objectBox.x _objectBox.y无关
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2024-08-13 16:59:50
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1. CT技术概述1.1技术发展背景及趋势CT(计算机断层扫描)理论起源于20世纪初。1917年，奥地利数学家Radon提出了著名的Radon变换。此后美国物理学家确立了当代投影图像精确重建的数学方法。由物体的二维截面或断面向该平面内的各个方向作投影，可获得一系列一维投影函数。由这些一维投影函数来重建该二维截面称为图像重建。该技术是随着计算
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2023-06-30 22:32:13
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1、CNN最成功的应用是在CV 那为什么NLP和Speech的很多问题也可以用CNN解出来？为什么AlphaGo里也用了CNN？这几个不相关的问题的相似性在哪里？CNN通过什么手段抓住了这个共性？ 以上几个不相关问题的相关性在于，都存在局部与整体的关系，由低层次的特征经过组合，组成高层次的特征，并且得到不同特征之间的空间相关性。CNN抓住此共性的手段主要有四个：局部连接／权值共享／池化操作／多
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2024-07-01 05:07:24
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想自己动手写一个CNN很久了，论文和代码之间的差距有一个银河系那么大。在实现两层的CNN之前，首先实现了UFLDL中与CNN有关的作业。然后参考它的代码搭建了一个一层的CNN。最后实现了一个两层的CNN，码代码花了一天，调试花了5天，我也是醉了。这里记录一下通过代码对CNN加深的理解。首先，dataset是MNIST。这里层的概念是指convolution+pooling，有些地方会把convol
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2024-05-08 21:43:24
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ERDAS IMAGINE 是一款遥感图像处理系统软件。 ERDAS IMAGINE 是美国ERDAS 公司开发的遥感图像处理系统。它以其先进的图像处理技术，友好、灵活的用户界面和操作方式，面向广阔应用领域的产品模块，服务于不同层次用户的模型开发工具以及高度的RS/GIS（遥感图像处理和地理信息系统）集成功能，为遥感及相关应用领域的用户提供了内容丰富而功能强大的图像处理工具，该软件功能强大，在该行
在 Linux 下对 vim 进行一些配置，使之支持如下特性：1. 加强的 Python 语法高亮显示；2. 对脚本、项目生成 ctag 序列；3. 在 vim 中显示 ctag 序列列表；4. Python 函数、类的自动补全；5. Python 代码自动折叠；一、准备本文以 CentOS 5.6 为例对系统默认自带的 vim 进行配置。在开始之前需要确认系统已经安装了以下 RPM 包：
# 基于CT影像组的Python应用探索
随着医学影像学的发展，计算机断层扫描（CT）作为一种重要的成像技术，在疾病的诊断、治疗和评估中占据着重要地位。利用Python进行CT影像组的分析与处理，能够有效地提升图像分析的效率和准确性。本文将介绍如何利用Python进行CT影像的基本处理，并提供示例代码。
## CT影像的基本概念
CT影像是通过多角度射线扫描得到的一种图像，提供了身体内部结构
介绍此示例将显示构建3D卷积神经网络（CNN）以预测计算机断层扫描（CT）扫描中是否存在病毒性肺炎所需的步骤。2D CNN通常用于处理RGB图像（3个通道）。3D CNN只是3D等价物：它以3D卷或2D帧序列（例如CT扫描中的切片）作为输入，3D CNN是学习体积数据表示的强大模型。设置import os
import zipfile
import numpy as np
import tenso
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2023-12-21 19:01:51
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感受：代码、路径方面有点混乱，需要大改，怎么改的过程未及时记录，记录改完后的一些思考，还在慢慢更新中，写的比较乱，还存在许多问题为想明白，已在文中标红，欢迎大佬们评论区或者私信帮我答答疑惑 orz orz orz !paper：CoANet: Connectivity Attention Network for Road Extraction From Satellite
机器学习是理论性很强的一门课程，在工程实践时，常常难以把理论和代码结合起来。想通过一个工程来学习一下机器学习中的卷积神经网络。 tiny_cnn是c++写的实现cnn的代码，想通过代码来了解理论，学习和锻炼一下编程能力。tiny_cnn是c++11编写的，只有头文件，不依赖其他库就能运行MINST。计算卷积以及求导，这样大规模复杂的运算一般都是用GPU，tiny_cnn并没有是用GPU，它只是是
在这篇博文中，我们将探讨如何使用Python实现肝脏CT影像的分割。肝脏CT影像分割是医学影像处理中的重要课题，通过分割肝脏区域，我们可以更好地进行肝脏健康分析、肝脏疾病检测等。接下来，我们将系统地分析这个过程，从背景描述、技术原理、架构解析、源码分析、性能优化到总结与展望都一一呈现给大家。
## 背景描述
在医学影像中，对肝脏CT图像进行分割是辅助诊断的关键步骤。肝脏的形态复杂，位于横膈膜下
前面几节叙述了卷积神经网络在图像分类中的应用，本节将描述深度学习网络在诸如回归预测、自然语言处理等领域的应用。主要内容如下：
Drop Out策略，以及Fast.AI附加层架构分析。结构化时间序列的处理与预测。IMDB影评倾向性分析。
Drop Out策略，以及Fast.AI附加层架构分析Drop Out策略是一种避免过拟合的有效手段。在Fast.AI框架下，通过设置分类器构造函数的ps参数，来启
遥感分为可见光、红外波段和微波波段，不同波段的遥感对干旱监测的原理不同。在可见光与近红外波段，不同湿度的土壤具有不同的地表反照率，通常湿土的地表反照率比干土低。可见光和红外波段遥感正是利用地表温度获得土壤热惯量，从而进行估测土壤湿度。此方法虽然比较成熟，但是可见光与近红外遥感容易受云，气溶胶等天气状况的影响，此局限性严重影响了其监测精度。微波遥感是近代兴起来一项新技术，相对于可见光和红
CT影像文件格式 CT图像的文件格式是 dicom 格式，可以用 pydicom 进行处理，其含有许多的DICOM Tag信息。查看一些tag信息的代码实现如下所示。# __author: Y
# date: 2019/12/10
import pydicom
import numpy as np
import matplotlib
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2023-10-08 09:48:41
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现在新型的互动投影技术早已取代了传统的互动投影技术。传统的投影技术由于受计算机技术的限制，只能从正面去捕获人体的肢体动作信息，导致传统的互动投影只能粗略的对人体的动作姿势进行定位。如今，多点触摸技术、多感官感应技术逐渐日益成熟，人们能够通过这些设备精准的感知人体部位的信息，获取人们准确的位置信息。 互动投影 应用的技术包括有投影技术、多媒体展示技术、高性能计算机数据处理、互动技术以及互动投影系统。
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2024-08-19 14:17:44
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目录摘要一. 概要设计1.1 数据流图1.2 函数调用图二. 图像处理算法2.1直方图均衡2.2 直方图匹配2.2.1 界面设计2.2.2 运行结果2.3 中值滤波2.3.1 界面设计2.3.2 测试2.4 双边滤波2.4.1 界面设计2.4.2 测试2.5 拉普拉斯锐化2.5.1 测试结果2.6 二维离散傅里叶变换2.7 频域高通滤波2.7.1 算法设计2.7.2 窗口界面设计2.7.3 测试
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2024-10-31 15:46:52
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【导读】 DEM和DTM主要用于描述地面起伏状况，可以用于提取各种地形参数，如坡度、坡向、粗糙度等，并进行通视分析、流域结构生成等应用分析。因此，DEM在各个领域中被广泛使用。 DEM可以有多种表达方法，包括网格、等高线、三角网等，本章同时介绍了这些表达方法之间的相互转换算法，如由三角网生成等高线，网格DEM生成三角网等等。1．概述 数字地形模型（DTM, Digital Terrai
大家好，我是羽峰，今天要和大家分享的是一个基于tensorflow的CT扫描3D图像的分类。文章会把整个代码进行分割讲解，完整看完，相信你一定会有所收获。目录1. 项目简介2. API准备3. 数据集准备3.1 下载数据3.2 数据预处理3.3 建立训练和验证数据集3.4 数据增强4 模型构建4.1 定义3D卷积神经网络4.2 训练模型4.3 验证模型5. 使用模型进行预测References1.
图像复原之由投影重建图像简述部分引言最初接触由投影重建图像这块内容的时候是在应用在车牌识别的特征提取，通过车牌在垂直投影下的特征足够其进行不同字符的识别。上图仅仅利用了图像的垂直投影，下面显示了一个简单图像的特定角度下的投影当收集到一副图像各个角度的投影后，并希望通过这些投影的图像重建原图像。通过上图的最后一张图片也就是直接重建的图像可见，直接重建会有非常明显的“晕环”现象。雷登变换雷登变换阐述了
一、VGG模型分辨猫狗 判断一张输入图像是“猫”还是“狗”。该教程使用在 ImageNet 上预训练 的 VGG 网络进行测试。因为原网络的分类结果是1000类，所以这里进行迁移学习，对原网络进行 fine-tune （即固定前面若干层，作为特征提取器，只重新训练最后两层）。 准备工作 import ...
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2021-10-23 21:07:00
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