图像显示和打印面临的一个问题是：图像的亮度和对比度能否充分突出关键部分。这里所指的“关键部分”在 CT 里的例子有软组织、骨头、脑组织、肺、腹部等等。技术问题： 显示器往往只有 8-bit， 而数据有 12- 至 16-bits。 如果将数据的 min 和 max 间 (dynamic range) 的之间转换到 8-bit
医学图像的基本概念医学图像是反映解剖区域内部结构或内部功能的图像，它是由一组图像元素——像素（2D）或立体像素（3D）组成的。医学图像是由采样或重建产生的离散性图像表征，它能将数值映射到不同的空间位置上。像素的数量是用来描述某一成像设备下的医学成像的，同时也是描述解剖及其功能细节的一种表达方式。像素所表达的具体数值是由成像设备、成像协议、影像重建以及后期加工所决定的。医学图像的组成医学图像的组成包
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2024-02-26 10:27:37
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本文是 B 站中一个关于医学成像技术系列视频的笔记，因为是搞医学图像处理的，只挑选着看了一部分。视频的链接为：医学成像技术。根据成像原理，医学成像技术可以分为没有辐射的超声波成像、MRI 和有辐射的 X-光成像（如 CT），核素成像等。根据扫描方式的不同，有三种，轴状位（上下移动）、冠状位（前后移动）、矢状位（左右移动） MRI 可以用对比剂钆来让血管更清楚；CT 中的对比剂是碘，通过注射完成；C
文 马丰敏医学影像是现代医疗保健的重要组成部分，提高了各种疾病治疗的准确性、可靠性和发展性。人工智能也被广泛用于进一步增强这一过程。 然而，采用人工智能算法的传统医学图像诊断需要大量的注释作为模型训练的监督信号。为了获得人工智能算法的准确标签——作为临床常规的一部分，放射科医生为每位患者准备放射报告，然后注释人员使用人工定义的规则和现有的自然语言处理（NLP) 工具。从这些
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2024-03-17 19:03:59
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1.X线检查X光检查：也叫拍片子，它有很强的穿透能力，检查时就像给身体拍了一张平面影像的照片。如果遇到被遮挡的部位，底片上不会曝光，但洗片后会呈现出白色。适用情况：X光是观察骨骼简便的检查方式，价格也相对较便宜。如果怀疑四肢、脊柱等部位出现急性外伤，伤到了骨骼，有突发急性疼痛或是难以控制的慢性疼痛，一般会优先选择X光。缺陷：X光检查只能提供平面影像，成像也容易受衣物、首饰甚至过厚的软组织影响，一般
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2024-03-28 10:54:12
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图像识别技术是信息时代的一门重要的技术，其产生目的是为了让计算机代替人类去处理大量的物理信息。随着计算机技术的发展，人类对图像识别技术的认识越来越深刻。图像识别技术的过程分为信息的获取、预处理、特征抽取和选择、分类器设计和分类决策。简单分析了图像识别技术的引入、其技术原理以及模式识别等，之后介绍了神经网络的图像识别技术和非线性降维的图像识别技术及图像识别技术的应用。从中可以总结出图像处理技术的
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2024-03-06 07:43:28
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整理 | 专知本文主要介绍了一些经典的用于图像识别的深度学习模型，包括AlexNet、VGGNet、GoogLeNet、ResNet、DenseNet的网络结构及创新之处，并展示了其在ImageNet的图像分类效果。这些经典的模型其实在很多博文中早已被介绍过，作者的创新之处在于透过这些经典的模型，讨论未来图像识别的新方向，并提出图像识别无监督学习的趋势，并引出生成对抗网络，以及讨论了加速网络训练的
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2024-05-16 20:05:36
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百度地图的android的API不像腾讯地图是下载一个库其他就能用了，而是需要用什么功能就去选择什么功能然后下载相应功能组好打包后的库。这样模块化的好处当然是有利于程序的拓展也能缩小app的大小。不过太多灵活容错也低了，比如我为实现定位的功能勾选下载了整套功能导入了工程文件，即下图的所有选项。最后发现官方代码里有
一、数据准备 首先要做一些数据准备方面的工作：一是把数据集切分为训练集和验证集， 二是转换为tfrecord 格式。在data_prepare／文件夹中提供了会用到的数据集和代码。首先要将自己的数据集切分为训练集和验证集，训练集用于训练模型， 验证集用来验证模型的准确率。这篇文章已经提供了一个实验用的卫星图片分类数据集，这个数据集一共6个类别， 见下表所示 在data_prepare
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2024-08-08 15:46:22
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论文标题：Class-Aware Generative Adversarial Transformers for Medical Image Segmentation论文地址：https://arxiv.org/abs/2201.10737论文代码：暂无摘要背景介绍：transformer在医学图像分析领域的建模长距离依赖方面取得了显着的进步。现存问题：当前基于transformer的模型具有几个
曾几何时，图像识别技术似乎还是很陌生的一个词，现在却已经越来越贴近人们的生活了。近些年比较经典的一个应用，就是谷歌和百度推出的识图功能，相信大家都已经有所体验；IT行业同事炒得火热的人脸识别，也是图像识别应用的一个典例；当然，现在的日常生活中也少不了网上购物中的识图，只要把想买的东西拿在某宝APP拍一下，就会立即搜索出此物品的种类和价格。 不过，这些厉害的功能究竟是怎么实现的呢？未来图像识别还会
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2024-02-04 12:35:50
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keras_cnn_实现人脸训练分类废话不多扯，直接进入正题吧！今天在训练自己分割出来的图片，感觉效果挺不错的，所以在这分享一下心得，望入门的同孩采纳。 1、首先使用python OpenCV库里面的人脸检测分类器把你需要训练的测试人脸图片给提取出来，这一步很重要，因为deep learn他也不是万能的，很多原始人脸图片有很多干扰因素，直接拿去做模型训练效果是非常low的。所以必须得做这一步。而
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2024-02-19 20:54:05
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手写数字识别系统编程技巧之前，我写过一篇文章Python实现手写识别系统。这个实际上是我最近完成的本科毕业论文的课题。本文就在那篇文章的基础上，总结当中的编程技巧，主要是图像处理和tkinter的编程。注意：本文写的编程技巧，仅针对之前的文章而言，并非是系统的讲解！1 图像处理编程技巧手写数字的预处理，我设计的系统中，包含了整形，灰度化和像素值的归一化。当然，我的论文课题重点不是图像处理，因此，这
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2024-05-16 13:31:56
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目录前言正文简单介绍产品介绍能力介绍ModelArts 实战 1. 进入 ModelArts 平台2. 准备工作3. 上传数据集4. 进入引导模式结尾前言ModelArts 是华为云搭建的面向开发者的一站式 AI 平台，为机器学习与深度学习提供海量数据预处理及交互式智能标注、大规模分布式训练、自动化模型生成，及端-边-云模型按需部署能力，帮助用户快速创建和部署模型，管理全周期
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2024-08-08 16:44:09
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文章目录我的环境：一、前期工作1. 设置 GPU2. 导入数据3. 数据可视化二、构建简单的CNN网络三、训练模型1. 设置超参数2. 编写训练函数3. 编写测试函数4. 正式训练四、结果可视化 我的环境：语言环境：Python 3.6.8编译器：jupyter notebook深度学习环境：
torch==0.13.1、cuda==11.3torchvision==1.12.1、cud
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2024-04-16 16:07:45
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图像识别：CIFAR10图形识别1.CIFAR10数据集共有60000张彩色图像，这些图像式32*32*3，分为10个类，每个类6000张2.这里面有50000张用于训练，构成5个训练批，每一批10000张图；另外10000张用于测试，单独构成一批。测试批的数据里，取自10类中的每一类，每一类随机取1000张。3.一个训练批中的各类图像并不一定数量相同，总的来看训练集，每一类都有5000张图片&n
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2024-09-16 14:27:31
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十四、信用卡数字识别识别的图片模板图片14.1、模板图片处理读入图片->灰度图->二值图->计算轮廓->存储每一个模板如果是所需模板匹配只有一个，课直接读入灰度图像即可 这里有10个模板(0-9)，所以需要切割存储为多个模板进行循环匹配# 预处理
# 读入图片->灰度图->二值图->计算轮廓->存储每一个模板
# 遍历模板的每一个轮廓并且存储
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2024-07-06 18:11:41
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Bayer是相机内部的原始图片, 一般后缀名为.raw. 很多软件都可以查看, 比如PS.我们相机拍照下来存储在存储卡上的.jpeg或其它格式的图片, 都是从.raw格式转化过来的. .raw格式内部的存储方式有多种, 但不管如何, 都是前两行的排列不同. 其格式可能如下:G R G R G R G RB G B G B G B GG R G R G R G RB G B G B G B G横为2
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2024-07-09 14:56:55
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Excel除了有计算、统计、排序等正统功能外，还有个和以上格格不入的另类功能，其作用相当于抓屏、还不是像PRintScreen按钮那样一把乱抓，而是允许你能通过鼠标进行选择，指哪抓哪，非常精确。在excel2007中：要找到这个功能还不太容易，可以直在自定义快速访问工具栏下拉列表中选择所有命令，找到照相机选项，点击添加按确定后就自动显示在工具栏最上角了，如果想要对表格中的某一部分照相，只需先选择它
文章目录1.基本概念1.1 为什么神经网络中深度网络的表现比广度网络表现好？1.2 推导BP算法1.3 什么是梯度消失和梯度爆炸？1.4 常用的激活函数有哪些？1.5 常用的参数更新方法有哪些？1.6 解决过拟合的方法？数据层面模型层面1.7 对卡在极小值的处理方法？1.8 为何使用Batch Normalization？1.9 学习的本质是什么？2.卷积神经网络2.1 1*1卷积核的作用有哪些
