目录概述：MPR，全称是multi-planar reformation / reconstruction，是常用的医学图像后处理技术优化后的视频： vtkImageReslice参考资料概述：本文实现了 C++ Qt版本的 四视图，MPR 和三维重建；同时有Python 版本；除了MPR之外，在CT重建后处理中还有很多别的常用方法，包括多层面重建（MPR）最大密度投影（MI
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2023-10-05 10:31:27
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# DICOM三维重建的实现流程
在医学图像处理领域，DICOM（Digital Imaging and Communications in Medicine）格式被广泛应用于储存和传输医学影像数据。本文将向您介绍如何使用Python实现DICOM三维重建的过程。我们将从整个实现流程开始，然后逐步深入每个步骤。
## 实现流程
我们可以将DICOM三维重建的流程归纳为以下几个步骤：
```
原创
2024-10-15 06:50:35
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三维重建介绍 三维重建是指根据基于一个视图或者多个视图所获得的物体或者场景的图像重建三维模型的过程。由于单视图的信息很单一,因此三维重建需要更复杂的算法和过程。相比之下，多视图的三维重建(模仿人类观察世界的方式)就比较容易实现,其方法是先对摄像机进行标定,即计算出摄像机的图像坐标系与世界坐标系的关系.然后利用多个二维图像中的信息重建出三维信息 1.根据摄像机（图片）数目划分： 对于基于图像的
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2024-01-09 16:50:22
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前言本科毕设相关，存个档。在使用U-Net++神经网络将盆腔CT图像的骨头、髂血管、淋巴结和非诊断组织分割出来的基础上，对盆腔进行三维重建。一、关于 3D Script 插件插件安装步骤和使用说明详见下面这篇文章：https://zhuanlan.zhihu.com/p/97217577二、原理1. 重建思路CT图像是通过二维图像的顺序堆叠来显示人体部位的三维信息的，所以三维重建也按照这个思路来。
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2023-12-29 21:07:54
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注意：本文中的代码必须使用OpenCV3.0或以上版本进行编译，因为很多函数是3.0以后才加入的。目录：问题简化终于有时间来填坑了，这次一口气将双目重建扩展为多目重建吧。首先，为了简化问题，我们要做一个重要假设：用于多目重建的图像是有序的，即相邻图像的拍摄位置也是相邻的。多目重建本身比较复杂，我会尽量说得清晰，如有表述不清的地方，还请见谅并欢迎提问。求第三个相机的变换矩阵由前面的文章我们知道，两个
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2024-01-09 16:57:56
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# Python VTK 医学图像三维重建
## 介绍
在医学领域，三维重建技术已经被广泛应用于医学图像处理和可视化中。VTK（Visualization Toolkit）是一个强大的开源图像处理和可视化库，它提供了丰富的算法和工具，可以帮助我们进行医学图像的三维重建。本文将介绍使用Python和VTK进行医学图像三维重建的基本步骤，并给出代码示例。
## 步骤
### 1. 导入必要的库
原创
2023-10-27 05:57:12
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# VTK医学图像三维重建Python入门指南
在医学图像处理的领域，三维重建是基础而重要的技术。通过Python的VTK库，我们可以轻松地对医学图像进行三维重建。下面是实现这一目标的整体流程，以及详细的步骤和代码实现。
## 流程概述
以下是实现VTK医学图像三维重建的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 安装必要的软件包 |
| 2
# 使用Python VTK库实现三维重建的指南：vtkBMPReader函数
本文将指导您如何使用Python的VTK库中的`vtkBMPReader`函数来实现三维重建。我们将通过详细的步骤，代码示例和流程图确保你能够顺利完成这一任务。
## 整体流程
首先，我们将整个流程分解为几个关键步骤，以下是步骤概览：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 导
0. Background
很久很久以前记录了一下使用WPF进行三维重建的一些探索，后来了解到了VTK这个开发包，
觉得功能很强大，因此后续都在基于VTK进行三维重建，在前文中对于VTK的一些相关网站进行了介绍
javascript:void(0)
这里就不再累赘了，感兴趣的Google一下即可。
对于VTK感兴趣的还可能会认识到与之相关的几个开发包。
其一是ITK:http://www.itk.
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2020-11-13 15:55:00
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# 三维重建 VTK 上色 PyTorch 教程
在这篇文章中，我们将逐步学习如何结合 VTK（Visualization Toolkit）进行三维重建，并使用 PyTorch 对结果进行上色。我们将为您提供一个完整的步骤表以及详细的代码示例和说明。
## 流程概述
为了实现这一目标，我们将遵循以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------
原创
2024-10-10 04:31:50
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# 教你使用Python VTK读取二维医学图像分割结果并进行三维重建
在医学成像中，将二维图像序列重建成三维模型是一个重要的步骤。使用Python中的VTK库，可以方便地实现这个功能。本篇文章将指导你如何完成这个任务。我们将分步骤进行，最后形成一个完整的三维模型。
## 流程概述
以下是实现“Python VTK读取二维序列医学图像分割结果并进行三维重建”的总体流程：
| 步骤
1．读取数据 首先，读取切片数据，并将其转换为我们的开发工具VTK所支持的一种数据表达形式。我们给CT数据建立的是比较抽象的等值面模型，最后将物理组件与抽象的模型结合在一起来建立对CT 数据的可视化，以帮助用户正确理解数据。利用VTK中的vtkDICOMImageReader 我们可以很方便的读取切片数据，读取数据的代码如下所示：Endian();
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2023-12-14 12:57:14
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3D重建涉及的知识体系还是挺多的，我当时是看书+项目实操这样进行的，书我当时看的是SLAM十四讲，关于slam的学习入门资源：https://zhuanlan.zhihu.com/p/137761414然后第二部分就是好的框架或是项目，站在前人的肩膀上学习会事半功倍，我汇总了一些我们团队学校三维重建时候整理的开源项目，这样更方便快速入门：1、Meshroom ⭐4,474Meshroom是一款基于
医学影像PACS系统源码，集成三维影像后处理功能，包括三维多平面重建、三维容积重建、三维表面重建、三维虚拟内窥镜、最大/小密度投影、心脏动脉钙化分析等功能。系统功能强大，代码完整。有演示。本套PACS系统专门针对医院工作流程设计的，完全符合医院需要，配置灵活的放射科信息化解决方案。采用标准接口协议，实现预约登记、报告诊断、图像浏览和处理、信息统计等功能。 PACS系统功能介绍
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2023-12-18 20:47:41
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四、双目匹配与视差计算立体匹配主要是通过找出每对图像间的对应关系，根据三角测量原理，得到视差图；在获得了视差信息后，根据投影模型很容易地可以得到原始图像的深度信息和三维信息。立体匹配技术被普遍认为是立体视觉中最困难也是最关键的问题，主要是以下因素的影响： （1） 光学失真和噪声（亮度、色调、饱和度等失衡）（2） 平滑表面的镜面反射（3） 投影缩减（Foresh
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2024-01-09 20:09:52
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简介本周阅读了一篇三维重建相关的论文，现将论文笔记记在这里论文地址作者提出了一个学习框架来推断紧凑网格表示的参数，而非从网格本身学习。这种紧凑的方法采用自由变形和稀疏的线性组合来编码，可以做到从单个图像进行3D重建。与以往的工作不同，文章不依赖轮廓和地表来进行三维重建。在合成数据集和真实数据集上对这种方法进行评估，均得到了非常良好的结果。学习框架以低维的方式有效重建了3D目标，同时保留了其重要的几
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2023-08-30 10:45:32
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文章大纲0.绪论1.视差计算1.1基于视差信息的三维重建1.2基于块匹配的视差计算2.计算世界坐标3.三角剖分3.1 三角剖分简介3.2 Bowyer-Watson算法3.3 三角剖分代码分析4.三维重构参考文献：代码下载 0.绪论这篇文章主要为了研究双目立体视觉的最终目标——三维重建，系统的介绍了三维重建的整体步骤。双目立体视觉的整体流程包括：图像获取，摄像机标定，特征提取（稠密匹配中这一步可
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2024-06-27 10:38:37
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一、前言视觉三位重建一直是计算机视觉和摄影测量领域讨论的话题，且在近几年更是大家关注的热点、如数字孪生、AR、自动驾驶的高精度地图等。视觉三维重建相比激光三维重建，虽然精度上处于劣势，但是视觉具备更丰富的信息且成本低廉，故是数字化场景的首选方案，到目前为止，视觉三维重建框架层出不穷，其开源代表有colmap(2016)、openmvg(2012)、openmvs、alicevison、opensf
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2024-03-11 08:21:03
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最近在看三维重建方面的论文，对三维重建方法进行一下总结。
最近在看三维重建方面的论文，进行一下知识总结。三维重建技术三维重建技术就是要在计算机中真实地重建出该物体表面的三维虚拟模型，构建一个物体完整的三维模型，大致可以分为三步：利用摄像机等图像采集设备对物体的点云数据从各个角度釆集，单个摄像机只能对物体的一个角度进行拍摄，要获得物体表面完整信息，需要从多
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2018-04-04 23:48:00
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三维重建的步骤（1） 图像获取：在进行图像处理之前，先要用摄像机获取三维物体的二维图像。光照条件、相机的几何特性等对后续的图像处理造成很大的影响。（2）摄像机标定：通过摄像机标定来建立有效的成像模型，求解出摄像机的内外参数，这样就可以结合图像的匹配结果得到空间中的三维点坐标，从而达到进行三维重建的目的。（3）特征提取：特征主要包括特征点、特征线和区域。大多数情况下都是以特征点为匹配基元，特征点以何
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2023-10-20 18:07:35
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