目 录 摘 要 I ABSTRACT II 1 绪论 1 1.1 基于深度学习的医疗图像预分类平台 1 1.2 研究意义 1 1.3 论文结构 2 2 医疗图像预分类平台需求分析 3 2.1 医疗图像预分类平台的需求分析 3 2.2 医疗图像预分类平台的可行性分析 3 2.1.1 经济可行性 4 2.1.2 技术可行性 4 2.1.3 运行可行性 4 2.1.4 操作可行性 4 2.3 小结 4
# Python投影图 ## 简介 在数据可视化中,投影图是一种用于展示多维数据的图形表示方法。它可以将高维数据映射到二维或三维空间中,以更直观地呈现数据的特征和关系。Python作为一种功能强大且易于学习的编程语言,提供了许多库和工具,可以用来创建各种类型的投影图。 ## Matplotlib库 Matplotlib是Python中最流行的数据可视化库之一。它提供了大量的功能和选项,可以
原创 2023-07-22 16:48:45
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# 使用投影图像重建CTPython的应用 计算机断层扫描(CT)是一种利用X射线进行成像的技术,广泛应用于医学诊断中。CT图像的生成过程涉及将多个投影图像进行重建。本文将介绍如何使用Python进行投影图像的重建,并提供相应的代码示例。 ## 1. 投影图像的基础 在进行CT扫描时,机器会发出多角度的X射线,经过身体后,形成多个投影图像。这些图像包含了组织的密度和组成信息,随后需要通过重
原创 7月前
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在Camshift算法应用跟踪中原理是应用根据目标颜色特征与背景颜色特征差异大,形成跟踪。所以我们需要统计目标颜色特征,以及背景颜色特征,利用颜色直方图统计颜色特征,再通过反向投影图得到颜色概率分布。我们在实验中会看到反向投影图是一个灰度,当目标的颜色与背景不一样时候,跟踪效果最好(目标是白色,背景是黑色)。其中在Cvinrange函数中Vmax,vmin,smin中作用就是调整数值,使目标颜
文章目录引言准备工作cv2.flip函数代码实战1 —— 随机翻转图像导入所需的模块:读取图像随机翻转图像保存翻转后的图像代码实战2功能代码运行结果小结结束语 OpenCV中文官方文档引言在计算机视觉和图像处理中,图像的翻转是一种常见的数据增强技术。通过翻转图像,我们可以增加数据集的多样性,从而提高模型的泛化能力。在本篇博客中,我们将使用OpenCV库来实现RGB图像的随机水平或垂直翻转。无论您
# Python绘制投影图去除图框 在数据可视化的过程中,绘制图表是十分常见的操作。而在特定的场景下,我们需要去除图框以呈现更加干净且专业的效果。本文将通过Python编程语言,展示如何在绘制投影图时去除默认图框,并给出相关的代码示例。此外,我们还将展示甘特图和关系的基本实现,以更好地理解Python数据可视化的魅力。 ## 1. 使用Matplotlib绘制投影图 Matplotlib是
原创 2024-09-24 08:26:02
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我国常用的3个椭球体参数如下:Krassovsky (北京54采用)(长轴a: 6378245, 短轴b: 6356863.0188) IAG 75(西安80采用)(长轴a: 6378140, 短轴b: 6356755.2882) WGS 84(长轴a: 6378137, 短轴b: 6356752.3142) 墨卡托(Mercator)投影(1) 墨卡托(Mercator)投影,是一种”等角正
# Python 画地图投影图实现教程 ## 1. 整体流程 通过以下步骤实现画地图投影图: ```mermaid flowchart TD A[准备地图数据] --> B[选择投影方式] B --> C[进行投影转换] C --> D[绘制地图] ``` ## 2. 具体步骤及代码示例 ### 步骤一:准备地图数据 首先,准备需要绘制的地图数据,可以使用第三方
原创 2024-05-18 05:01:38
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柱面投影是图片拼接的前期的一部分工作,以下代码只是简单的实现了投影,还可以优化,柱面半径设置位图片宽度的一半,即 R = width/2代码运算流程是 对于dst图片上的每一个像素点,通过公式计算出src上对应的位置(hnum,wnum),把src上这个位置的像素值赋值给dst。  #include <iostream> #include <opencv2/opencv
昨天在手机上浪费的时间又变多了,自律性有所下降,后期会坚持自律,少玩手机。昨晚想要学习下动态的创建,结果就遇到了一个没见过的fig,ax=plt.subplots(),不理解其中的含义,就网上找文章学习了一下。 其实这个等价与下面的代码: fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(1,1,1) 还记得之前我们创建两个子的的代码时这样的: fig = plt
转载 2023-05-22 15:56:20
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计算机断层重建(CT)是一个比较热门的领域,这篇文章简单介绍了反投影方法的重建过程。参考资料:冈萨雷斯,《数字图像处理》,电子工业出版社。 文章目录直接反投影投影与Radon变换滤波反投影法(FBP)傅里叶切片定理平行射线下的滤波反投影重建卷积与傅里叶反变换 直接反投影该方法是沿着射线来的方向把一维信号反投影回去,可以想象成把投影穿过图像区域反“涂抹”回去。注意到相隔180°的投影互为镜像,因此,
投影技术发明至今也有相当的年头了,从1640年德国人阿斯塔纳·柯雪发明第一台投影机起,投影技术便开始在历史的车轮下滚滚前行。而每一次投影的升级和发展,往往都伴随着其最主要的光源技术的更新和发展。目前,投影机光源技术以及形成了三大主流光源,每种技术的特性各有不同。这里编辑君就为大家解析一下投影机设备的几种主流光源技术的优缺点,以便于各位在采购投影设备时有一定的认知和了解。传统光源:技术成熟可靠但寿命
转载 2023-10-11 21:06:58
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在学习画图的过程中,看了许多大佬的绘图代码收益匪浅。在巨人的肩膀上继续前进,分享这一次的画图。多数没有注释,原理可能需要额外找别的帖子进行查阅。再次之前,anaconda安装cartopy包也遇到了不少困难,我的解决方案是:装好对应Python版本的四个包:pyshp, Pillow, pyproj, Shapely。另外安装xarray的时候记得安装netcdf4。对应的安装网站在评论区进行分享
转载 2024-02-04 08:00:21
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# 卷积反投影图像重建 python 实现 ## 简介 卷积反投影是一种用于图像重建的方法,它可以从一组投影数据中还原出原始像。在本文中,我将教会你如何使用 python 实现卷积反投影图像重建。 ## 流程 下面是卷积反投影图像重建的整个流程,我们将按照这个流程来实现: 步骤 | 描述 ---|--- 1. 读取投影数据 | 从文件中读取投影数据,这些数据是通过 X 射线扫描获得的 2.
原创 2023-11-05 04:22:47
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CT 1 设备概论1 CT的基本含义1.1 CT的定义CT:Computed Tomography Tomography 来自希腊词根“tomos”,含义为断层 具体解释:通过对某一个单层面成像而形成的X射线摄影技术,这幅层面图像仅包含这个层面内的内容,而消除了相邻层面的信息 即:CT是指投影重建图像 一般指X-CT1.2 CT图像的形成过程数据采集阶段图像重建阶段图像显示阶段1.3 CT
文章目录CV — 透视(投影)变换一、前言(一) 透视变换概念二、代码实现(一) opencv 函数说明1. warpPerspective2. 示例参考资料 转载请备注原文出处,谢谢:CV — 透视(投影)变换一、前言(一) 透视变换概念前言:仿射变换原理:参考:原理解释:原理解释含示例代码:示例代码:http://www.1zlab.com/wiki/python-opencv-tutori
用一个例子来解释有关CT(平行束)的一种直接反投影重建算法的方法。是对一种算法的基数取值进行计算。按照计算可以很好的重建的,但是在MATLAB上跑出来的重建效果比MATLAB自带的iradon()差。。。。4×4矩阵,从0°、45°、90°、145°投影。(正上方为0°) 那么对于1这个点,在四次投影完之后,就是 (衰减系数值)×4(角度数)+其它的值(2,3,4) 对于3为19、4为22. 然后
3D点云 (Lidar)检测入门篇 - PointPillars PyTorch实现自动驾驶中基于Lidar的object检测,简单的说,就是从3D点云数据中定位到object的框和类别。具体地,输入是点云 (一般),输出是个检测框bboxes, 以第个检测框bbox为例, 它包括位姿信息和类别信息。基于Lidar的object检测模型包括Point-based [PointRCNN(CVPR19
好吧,其实我是标题党。2010年我算了一下,大致做了这么几件事情: 将我的GIS引擎做了个大升级,现在可以支持兰伯特,墨卡托,横轴墨卡托等多种不同的投影,并且可以提供WMS1.1服务,服务可以被MapInfo正确识别并调用,此项目已经在多个项目中使用。等我高兴的话再加上罗宾森投影和阿尔伯特投影(事实上项目里不太会用到其他投影)不断完善我的Silverlight地图客户端。进行中。有生以来
全景是2:1比例的图片,一般是多张图像拼接而成。全景2:1的比例可以很方便的映射到球面,而球坐标可以很方便的实现各种有趣的投影。比如小行星,水晶球,局部透视投影等。今天来说说怎么将全景投影到小行星视图: 首先,要有一副2:1的全景,如下: 风景秀丽是不是。然后,将全景按照经纬展开法重新贴到球面,图像的宽就是纬度0-2π,图像的高就是经度0-π。接下来,需要一种下面这样
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