用Amira分割DICOM图像 完整预处理教程（DICOM医学图像分割）https://zhuanlan.zhihu.com/p/540192623 CT影像数据DICOM与图像分割https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/4363710 python dicom图像分割_处理医疗影像的Python
原创
2023-10-08 09:48:58
305阅读
# Python dicom图像
## 概述
Python是一种广泛应用于科学计算和数据处理的编程语言，它拥有丰富的库和工具来处理各种类型的数据。其中，dicom（Digital Imaging and Communications in Medicine）是一种专门用于医学图像的标准格式，它被广泛应用于医疗领域。
本文将介绍如何使用Python处理dicom图像数据，并提供一些代码示例来帮
原创
2023-10-17 13:10:58
128阅读
# Python DICOM 图像裁剪教程
DICOM（Digital Imaging and Communications in Medicine）是一种广泛用于医学成像的标准格式。在医学影像中，有时需要对图像进行裁剪，去除不必要的部分，以便更好地进行后续分析和处理。本文将教你如何使用 Python 来裁剪 DICOM 图像。我们将从流程开始，然后细致分析每个步骤，并附上代码示例。
## 整
医学影像(Medical Imaging)，是指利用某种介质（例如X射线、电磁、超声波等等）与人体相互作用，从而以影像方式将人体内部组织器官的结构和密度表现出来，然后提供给医生进行判断并对人体健康状况得出结论的一门科学。
医学影像仪器主要包含：
X光影像仪器
CT（Computerized Tomography Computed Tomography）
超声（分B超、彩色多普勒超声、心脏彩超
原创
2021-08-02 15:32:18
1886阅读
# 如何使用Python分割对图像画轮廓
## 概述
在本文中，我将教你如何使用Python实现对图像进行分割并画出轮廓。这个过程包括几个步骤，我将通过表格和代码展示每个具体步骤以及所需的代码。
## 步骤概览
下面是整个流程的步骤概览：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 读取图像 |
| 2 | 灰度化处理 |
| 3 | 边缘检测 |
| 4 | 寻找连
原创
2024-03-12 05:54:12
116阅读
实验目的充分利用所学各种图像处理技术，实现对图像的综合处理，加深对基础知识的理解和应用。实验内容（1）将已知图像进行消噪处理； （2）对彩色图像进行目标和背景分析； （3）自编多种分割算法（其中必须包含：最大类间分割、基于迭代的阈值分割、基于Hough变换、基于kmeans分割）将图像进行分割； （4）提取目标。代码区：clc;
clear;
close all;
%(1）将已知图像进行消噪处理
转载
2024-03-20 15:33:27
70阅读
Dicom医疗图像解析
原创
2021-12-24 11:24:43
828阅读
当今世界充满了各种数据，而图像是其中高的重要组成部分。然而，若想其有所应用，我们需要对这些图像进行处理。图像处理是分析和操纵数字图像的过程，旨在提高其质量或从中提取一些信息，然后将其用于某些方面。图像处理中的常见任务包括显示图像，基本操作（如裁剪、翻转、旋转等），图像分割，分类和特征提取，图像恢复和图像识别等。 Python之成为图像处理任务的最佳选择，是因为这一科学编程语言日益普及，并且其自身免
转载
2024-09-15 18:38:54
75阅读
简介 : 在图像处理的过程中, 经常需要从图像中将前景对象作为目标图像提取出来。例如无人驾驶技术, 我们关心的是周围的交通工具, 其他障碍物等, 而对于背景本身并不关注, 故而, 我们需要将这些东西从图片(视频)中提取出来, 而忽略那些只有背景的图像。1 分水岭算法实现图像的分割与提取该算法将图像形象的比喻为地理学上的地形平面(等高线地形图), 从而实现图像的分割1.1 算法原理对于一幅灰度图像,
转载
2023-08-30 18:21:45
160阅读
1 图像分割 1、图像分割：利用图像的灰度、颜色、纹理、形状等特征，把图像分成若干个互不重叠的区域，并使这些特征在同一区域内呈现相似性，在不同的区域之间存在明显的差异性。然后就可以将分割的图像中具有独特性质的区域提取出来用于不同的研究。 2、图像分割技术已在实际生活中得到广泛的应用。例如：在机车检验领域，可以应用到轮毂裂纹图像的分割，及时发现裂纹，保证行车安全；在生物医学工程方面，对肝脏CT图像进
转载
2023-08-17 09:08:34
228阅读
写在前面： 本文的侧重点在于Pytorch实战，对于网络的理论部分不做过多的介绍。一、LeNet结构 了解目标分类网络的结构是复现网络的基础。 LeNet的结构很简单，主要由卷积层，最大池化层和全连
转载
2023-08-11 15:18:50
469阅读
OpenCV图像分割资料分享：贾志刚的OpenCV图像分割实战视频教程全套资料（包含配套视频、配套PPT的PDF文件、源码和用到的图片素材等）实例3：KMeans图像分割#include <opencv2/opencv.hpp>#include <iostream> using namespace cv;using namespace std; int main(int argc, char** argv) { Mat src = imread("toux.j
原创
2021-08-27 16:55:33
478阅读
雷锋网 AI 科技评论按，随着人工智能技术的逐年火热，越来越多的人投入到计算机视觉领域的相关研究中。而图像分割是图像处理中非常重要的一个步骤，它是把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域，并提取出感兴趣目标的技术。近日，工程师 Parul Pandey 发表了一篇博文，在博文中，她介绍了用 python 的 scikit-image 库进行图像分割的方法。具体涉及 scikit-image 的安
转载
2023-08-11 14:28:57
216阅读
图像分割是一种常用的图像处理方法，可分为传统方法和深度学习的方法。深度学习的方法比如：mask rcnn这类实例分割模型，效果比传统的图像分割方法要好的多，所以目前图像分割领域都是用深度学习来做的。但是深度学习也有它的缺点，模型大、推理速度慢、可解释性差、训练数据要求高等。本文在这里仅讨论传统的图像分割算法，可供学习和使用。 1、阈值分割 最简单的图像分割算法，只直接按照像素值进行分割，虽然简单，
转载
2023-07-02 23:11:17
493阅读
目录9.1 图割（Graph Cut）9.1.1 从图像创建图9.1.2 用户交互式分割9.2 利用聚类进行分割9.3 变分法图像分割是将一幅图像分割成有意义区域的过程。区域可以是图像的前景与背景或图像中一些单独的对象。这些区域可以利用一些诸如颜色、边界或近邻相似性等特征进行构建。9.1 图割（Graph Cut）图（graph）是由若干节点（有时也称为顶点）和连接节点的边构成的集合。下图给出了一
转载
2023-07-20 14:36:14
235阅读
用java实现基于TCP的图片上传我们需要使用socket来建立连接，socket内部通过TCP/IP协议把数据传输到网络 使用Socket进行网络编程，本质上就是两个进程之间的网络通信。其中一个进程必须充当服务器端，它会主动监听某个指定的端口，另一个进程必须充当客户端，它必须主动连接服务器的IP地址和指定端口，如果连接成功，服务器端和客户端就成功地建立了一个TCP连接，双方后续就可以随时发送和接
转载
2024-07-16 14:10:48
168阅读
利用卷积神经网络训练图像数据分为以下几个步骤1.读取图片文件2.产生用于训练的批次3.定义训练的模型（包括初始化参数，卷积、池化层等参数、网络）4.训练1 读取图片文件def get_files(filename):class_train = []label_train = []for train_class in os.listdir(filename):for pic in os.listdi
转载
2024-08-06 11:41:44
141阅读
分水岭算法图像分割（Image Segmentation with Watershed Algorithm）目标 本节我们将要学习 • 使用基于掩模的分水岭算法进行图像分割 • 函数：cv2.connectedComponents()、 cv2.watershed()1. 原理任何一副灰度图像都可以被看成拓扑平面，灰度值高的区域可以被看成是山峰，灰度值低的区域可以被看成是山谷。我们向每一
转载
2024-02-04 21:15:17
71阅读
首先通过摄像头采集图像，用Otsu方法进行二值化处理，然后找出最大两个连通区域，此处默认有手和脸，最后通过指尖检测算法，将脸部排除。
1 #include "cxcore.h"
2 #include "math.h"
3 #include <cmath>
4 #include <vector>
5 #include <stdio.h>
6
转载
2024-06-08 16:16:17
19阅读
Python版本是Python3.7.3，OpenCV版本OpenCV 3.4.1，开发环境为PyCharm17.2 相关函数介绍在OpenCV中，可以使用函数cv2.watershed()实现分水岭算法。在具体的实现过程中，还需要借助于形态学函数、距离变换函数cv2.distanceTransform()、cv2.connectedComponents()来完成图像分割。下面对分水岭算法中用到的
转载
2024-03-28 22:01:52
176阅读
