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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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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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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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
图像识别过程分为图像处理和图像识别两个部分。图像处理部分内容参考此篇：图像识别过程（以下图像识别内容同样参考本篇）图像识别将图像处理得到的图像进行特征提取和分类。识别方法中基本的也是常用的方法有统计法(或决策理论法)、句法(或结构)方法、神经网络法、模板匹配法和几何变换法。1)统计法(StatisticMethod) 该方法是对研究的图像进行大量的统计分析,找出其中的规律并提取反映图像本质特点的特
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2023-08-21 23:23:35
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我们直观上看到的一张图片里面的字符是很整齐的，但把图片放大，你就可以发现直观上看到的图片都是由一个个像素点组成的，比如下面这图片
很清晰的看到是“like3944”8个字符，但放大之后却是这样的
这样我就可以根据其每个像素点的颜色轨迹来进行图像字符识别！
算法原理是首先第一步把所有有可能出现的字符以节点的方式全部存储
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2024-05-11 17:23:19
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文章目录K最近邻法-KNNN折交叉验证法KNN总结：线性分类器得分函数损失函数（代价函数）损失函数1：hinge loss/支持向量机损失损失函数2：互熵损失（softmax分类器） K最近邻法-KNN现在用的比较少，因为其比较耗费内存，运行速度较慢练习： CIFAR-10数据集 60000张32*32小图片，总共10类，50000张训练和10000测试 下图第一行，左侧为大量的飞机数据，右侧第
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2024-02-24 12:19:23
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介绍任何面部检测和识别程序或系统都必须以人脸识别算法为核心。这些算法由专家分为两大类。几何方法专注于识别特征。为了从图像中提取值，应用了光度统计方法。然后，为了删除变体，将这些值与模板进行比较。此外，算法可以分为两组：基于特征的模型和整体模型。虽然整体方法将人脸视为一个整体，但前者侧重于面部特征并评估其空间特征并与其他特征的联系。在图片识别方面，人工神经网络是应用最广泛、最有效的技术。神经网络同时
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2024-05-10 09:42:26
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实时手形与动作跟踪方案，一直是手语识别与手势控制系统中最为核心的组成部分，同时在部分增加现实体验中也扮演着重要角色。然而，现有技术往往因为遮挡或者缺乏对比模式等问题的困扰，无法提供理想的可靠性。面对这一现实挑战，谷歌公司的科学家们研究出一种新的计算机视觉方法，用于实现手部感知。作为幕后推手，机器学习技术为提供了强大助力。根据介绍，该方案能够在实机实验中仅凭一帧图像识别出一只手(或者多只手)上的21
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2024-04-03 12:47:59
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为了方便复制粘贴，汇总一下基础图像处理代码（如有遗漏欢迎指出，后续再添加修改）没有原理讲解，我也是个小白，方便日后写代码直接复制使用做的笔记目录一、导入需要用的设置二、读入、显示、储存、退出图片1、读入图片2、图像显示3、保持图片4、退出5、删除窗口二、获得图像信息1、图像形状、像素、类型2、图像RGB值三、修改图像信息1、修改像素2、缩放 resize()3、旋转 getRo
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2023-06-15 10:41:49
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图像处理的层次：图像预处理 ——> 图像理解从原始图像到目标识别的过程中常常伴随着数据缩减。图像运算：（1）点运算（2）局部图像运算（3）全局图像运算像素数据格式：二元数据：只有黑（true）白（false），因此只要1bit灰度级：覆盖0～255的范围，需要1Byte彩色数据：需要R，G，B 3种成分 点 运 算变换运算：灰度图像 --> 二元图像 可以用 门限设置 或者
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2023-09-03 16:53:59
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LBP（Local Binary Patterns，局部二值模式）是提取局部特征作为判别依据的。LBP方法显著的优点是对光照不敏感，但是依然没有解决姿态和表情的问题。不过相比于特征脸方法，LBP的识别率已经有了很大的提升。在[1]的文章里，有些人脸库的识别率已经达到了98%+。1、LBP特征提取最初的LBP是定义在像素3x3邻域内的，以邻域中心像素为阈值，将相邻的8个像素的灰度值与其进行比较，若周
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2024-03-28 09:55:01
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前言 接梦飞openmv博客，本篇重点剖析openmv的算法和功能实现。openmv是国外开源团队依托mirco-python架构开发的一套基于stm32内核优化算法的图像识别模组，其目的是让图像视觉算法应用开发更加简便，算法运行效率更高，其底层代码全部由C语言实现，上层代码用micro-python开发。经问世以来，受到广大高校学生和开发者的追捧和喜爱，常常在电赛上使用，并且也可帮助快速学习嵌入
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2024-03-27 12:46:34
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Face Recognition 人脸识别Git地址开源项目Git地址 文章目录Face Recognition 人脸识别Git地址今天是来阅读这个库的API的识别关键点1.1.```face_recognition.load_image_file```1.2.```face_recognition.face_landmarks```1.3 ```_raw_face_landmarks```人脸识
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2024-06-05 04:12:35
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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
详细阐述了人脸识别中的经典算法与深度学习算法。
手动实现了三种人脸识别经典算法：
- 基于主成分分析（PCA）的Eigenfaces特征脸方法；
- 基于线性判别分析（LDA）的Fisherfaces特征脸方法；
- 局部二进制模式（LBP）直方图方法。
实验对比分析了三种人脸识别经典算法 和 CNN 实现人脸识别的特点以及异同点。
一点说明
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2023-07-24 19:10:53
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基于MATLAB的图片文字提取和识别基本流程： 彩色图片转成灰度图片 灰度图片二值化：使用阈值分隔，腐蚀膨胀优化显示效果 黑白图片提取出文字区域 文字区域分隔成单个字符 获取识别结果：和字库进行匹配由于主要为了体验过程，这里直接在word里面写了一些文字，直接截图用于测试。图像预处理I_RGB = imread("words.png");
figure;imshow(I_RGB);title("原
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2024-04-09 13:01:18
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# #作者：韦访 #1、概述上一讲，我们使用了slim训练了自己的数据，主要用于分类任务。这一讲，我们还是继续学习slim库，用它来对图像进行识别和检测。2、下载Inception_ResNet_v2模型第十六讲中，我们有使用别人训练好的模型来训练我们自己的数据集，这里，我们也使用别人在ImageNet上训练好的模型来识别图片内容。打开以下网页，https://github.com/tensor
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2024-08-07 17:09:22
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当需要做一些图像处理方面的学习和研究的时候，首要任务就是选择一套合适的图像处理类库，这期我们主要简单介绍下各家图像库的一些优缺点。OpenCV，Intel IPP，Halcon，MATLAB ，OpenGL，EmguCv，AForge.net，CxImage，FreeImage，paintlib，AGG，IPL，visDSK。不足之处，还请大家多多提建议，多谢！1. OpenCV简介：OpenCV
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2024-04-23 17:11:23
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