- 【ITK库学习】使用itk库进行图像滤波ImageFilter:模糊降噪
leafpipi
ITK学习图像处理c++算法
目录1、itkDiscreteGaussianImageFilter离散高斯2、itkBinomialBlurImageFilter二项式模糊3、itkSmoothingRecursiveGaussianImageFilter图像模糊可以削弱图像频谱的高频部门1、itkDiscreteGaussianImageFilter离散高斯该类通过图像与离散高斯算子(内核)的可分离卷积来模糊图像。如果Set
- ITK 图像分割(一):阈值ThresholdImageFilter
恋恋西风
ITK计算机视觉ITKThreshold
效果:Video:区域增加分割1、itkThresholdImageFilter该类的主要功能是通过设置低阈值、高阈值或介于高低阈值之间,则将图像值输出为用户指定的值。如果图像值低于、高于或介于设置的阈值之间,该类就将图像值设置为用户指定的“外部”值(默认情况下为“黑色”)。该类并不对像素进行二值化处理,输出图像中的像素值可以是浮点型或整型。常用的成员函数:Set/GetLower():设置/获取
- PyQt Python 使用 VTK ITK 进行分割 三维重建 医学图像可视化系统 流程
恋恋西风
PythonpyqtpythonVTKITK
效果:重建流程:1.输入可以读取DICOM,niinrrd等数据设置读取器以加载DICOM图像系列。使用itk::GDCMImageIO作为DICOM图像的输入输出接口。使用itk::GDCMSeriesFileNames获取指定路径下的所有DICOM文件名。使用itk::ImageSeriesReader读取DICOM图像序列,并将其作为3D图像存储。2.分割创建itk::ThresholdIm
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- 三维重建 阈值分割 3D可视化 医学图像分割 CT图像分割及重建系统 可视化编程技术及应用
恋恋西风
VTK毕业设计和论文qt三维重建VTKITK图像分割
一、概述此系统实现了常见的VTK四视图,实现了很好的CT图像分割,可以用于骨骼,头部,肺部,脂肪等分割,,并且通过三维重建实现可视化。使用了第三方库VTK,ITK实现分割和生不重建。窗口分为(横断面)、冠状面、矢状面,和3D窗口;包含了体绘制和面绘制;效果:CT分割重建二、开发环境操作系统:Windows10:工具:Qt5.12.4+VisualStudio2017,使用开源库:VTK-8.1IT
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记忆的小河
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- ITK snap进行标注,python读取label
qq_1248742467
python开发语言
1、对ITKsnap的探索(1)加载图片之后,画面大小可以通过按住鼠标右键拖动进行调整,左键调整画面位置。(2)点击“A”“S”"C"分别放大各个视图点击正方形框进行返回(3)选择标注的方式选择勾画工具,分为画笔polygon和画刷pointbrush两种左侧为画笔按住左键勾画闭合轮廓后确认即可填实、得到目标区域;右边为画刷需要手动完整涂抹目标区域:按住左键涂抹、按住右键擦除。2标注方式的选择2.
- itk 获取图像数据的文件存储类型
张大饼的最爱
itk
voidGetImageType(std::stringfileName,ImageIOBase::IOPixelType&pixelType,ImageIOBase::IOComponentType&componentType){typedefitk::ImageImageType;itk::ImageFileReader::PointerimageReader=itk::ImageFileRe
- 封装strcat
2401_82602952
c#
#include#includechar*mystrcat(char*dest,char*src);intmain(intargc,constchar*argv[]){charcrr[]="";chardrr[]="";gets(crr);gets(drr);charerr=mystrcat;printf("%d",err);return0;}char*mystrcat(char*dest,cha
- Ubuntu编译和测试ITK4.13.1
c_daofeng
ubuntulinux运维
安装不麻烦,环境配置挺麻烦,主要是gcc、cmake和ccmake的版本不匹配问题。环境:gcc--7.5.0cmake--3.15.2ccmake--3.15.2参考以下两篇博客安装:1、ITK的安装与测试(Ubuntu系统)_ubuntu20.04安装itk5.2-CSDN博客(注意看评论中的makeinstall)2、ubuntu下如何安装ITK_编程网
- ITK编译及安装
痛&快乐着
ITK学习ITK
文章目录前言CMake配置选项说明运行VS2015编译及安装VTK转ITKITK转VTK参考文献最近想利用ITK读取整个Dicom图像到内存,再将读取到的ITK数据转换到VTK。于是乎,开始了一段ITK编译之路。以下将记录一些有用的信息,以备后用。前言DICOM图像的读取问题相比于VTK类库中vtkDICOMImageReader类读取DICOM序列图像,借助ITK类库实现对DICOM序列图像的读
- ITK + ANT,无法显示三维
qq_1248742467
pytorch人工智能python
背景:之前用ANT保存ima格式的数据,选择的是保存所有的序列用python将dicom转为nii的格式,importnibabelasnibimporttorch"""不管是nii还是nii.gz都是二维的,为啥呢"""fobj=nib.load("nii/NII.nii.gz")sobj=nib.load("nii/orig/5converted-0.nii.gz")inp,out=torch
- 3Dslicer在windows下源码编译源码并打包程序亲测可用
火炎焱燚1989
python开发windows
对于医疗图像数据可视化有一些比较成熟的开源软件库,其中包括volview(2011年已经停止维护和更新),MITK(德国非中科大版),3Dslicer和ITK-SNAP。3Dslicer功能非常的强大但是也是代码量最多的。可以去它的官网直接下载打包好的程序,支持windows、apple、linux三个平台,生态还是比较健全的。slicer还有一个比较方便的地方是支持c++和python开发,支持
- 【ITK库学习】使用itk库进行图像配准:变换Transform(三)
leafpipi
ITK学习算法c++图像处理
目录1、itkAffineTransform仿射变换2、itkBSplineDeformableTransformB样条可变形变换1、itkAffineTransform仿射变换该类实现向量空间的仿射变换(例如空间坐标)此类允许定义和操作n维仿射空间(及其关联的向量空间)对其自身的仿射变换,一种常见的用途是定义和操作二维和三维的欧几里得坐标变换,但其他用途也是可能的。仿射变换在数学上定义为线性变换
- 【ITK库学习】使用itk库进行图像配准:变换Transform(一)
leafpipi
ITK学习算法c++图像处理
目录1、itkIdentityTransform一致变换2、itkTranslationTransform平移变换3、itkScaleTransform比例变换4、itkRigid2DTransform刚性2D变换5、itkCenteredRigid2DTransform居中刚性2D变换6、itkEuler2DTransform欧拉2D变换7、itkSimilarity2DTransform2D相
- 【ITK库学习】使用itk库进行图像配准:变换Transform(二)
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ITK学习算法c++图像处理
目录1、itkQuaternionRigidTransform四元刚性变换2、itkVersorTransformVersor变换3、itkVersorRigid3DTransformVersor刚体3D变换4、itkEuler3DTransform欧拉3D变换5、itkSimilarity3DTransform3D相似变换6、itkRigid3DPerspectiveTransform3D刚性透
- 【ITK库学习】使用itk库进行图像分割(三):分水岭分割算法
leafpipi
ITK学习算法c++图像处理
目录1、itkWaterShedImageFilter分水岭滤波器2、itkMorphologicalWatershedImageFilter形态学分水岭滤波器3、itkIsolatedWatershedImageFilter岛屿分水岭滤波器1、itkWaterShedImageFilter分水岭滤波器分水岭分割对图像特征基于梯度下降法和沿区域边界分析弱点将像素进行分类。该类可从标量值图像输入自动
- Visual Studio安装 ITK 的正确姿势!
小张Python
写在开头之前一直用Python,最近写一个脚本需要用到ITK用来对处理医学图像,ITK与OpenCV主打功能相似,都是面向于图像处理,但是两者在领域应用方面有一定的差别;ITK:对二维三维医学图像数据做基本图像处理,分割以及配准;OpenCv:是计算机视觉的基础,用于二维图像上的图像处理,更广阔的是应用到机器学习;总体来说,itk和OpenCv都是用来做图像处理,但是itk面向对象更小一点,是面向
- 几种读nii图像方法的轴序比较
HackerTom
环境nibabelmedpyitksimpleitknifti
读.nii/.nii.gz图像并转成numpy可用medpy.io、nibabel、itk、SimpleITK几种方法,然而几种方法读出来的轴序有出入,本篇比较此几种方法。Datum所用数据来自verse,经iTomxy/data/verse/preprocess.py预处理,朝向和轴序是RAI。三视图(可视化:show_nii):其中最短的是LR=35,次短AP=118,最长SI=214,所以如
- ITK-SNAP 使用技巧
StevenGerrad
1.左手使用'键盘(1)(2)(4)’快速切换功能;画笔右键为擦除图1:定位功能(按‘1’)图2:画笔功能(按‘2’)2.通过contrast调整图像对比度图3:通过cotrast调整图像对比度3.面板左下角可调整标签透明度图4:调整标签透明度
- 【ITK库学习】使用itk库进行图像配准:“Hello World”配准
leafpipi
ITK学习c++算法图像处理
目录1、itkImageRegistrationMethod/itkImageRegistrationMethodv42、itkTranslationTransform3、itkMeanSquaresImageToImageMetric/itkMeanSquaresImageToImageMetric44、itkRegularStepGradientDescentOptimizerv/itkReg
- 【ITK库学习】使用itk库进行图像滤波ImageFilter:提取区域/切片/裁剪
leafpipi
ITK学习图像处理c++算法
目录1、itkRegionOfInterestImageFilter提取区域2、itkExtractImageFilter提取切片3、itkCropImageFilter裁剪图像区域1、itkRegionOfInterestImageFilter提取区域该类可以从输入图像中提取感兴趣的区域。该滤波器产生与输入图像具有相同尺寸的输出图像。如果想更改图像的尺寸,可以考虑使用ExtractImageFi
- 【ITK库学习】使用itk库进行图像滤波ImageFilter:频域滤波
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ITK学习计算机视觉算法图像处理c++
目录1、itkFFTConvolutionImageFilter快速傅里叶变换计算2、扩展:itkConvolutionImageFilter.h3、itkFFTShiftImageFilter频率转移滤波器4、itkFFTNormalizedCorrelationImageFilterFFT实现的归一化相关滤波器1、itkFFTConvolutionImageFilter快速傅里叶变换计算该类使
- 【ITK库学习】使用itk库进行图像配准:内插器(插值)
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ITK学习图像处理c++算法
目录1、itkNearestNeighborInterpolateImageFunction最近点插值2、itkLinearInterpolateImageFunction线性插值3、itkBSplineInterpolateImageFunctionB样条插值4、itkWindowedSincInterpolateImageFunction窗口化Sinc插值5、itkRayCastInterpo
- 【ITK库学习】使用itk库进行图像分割(二):区域生长--连接ConnectedImageFilter
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ITK学习c++算法图像处理
目录1、itkNeighborhoodConnectedImageFilter领域链接2、itkConfidenceConnectedImageFilter置信连接3、itkVectorConfidenceConnectedImageFilter向量图像的置信连接4、itkIsolatedConnectedImageFilter孤立连接1、itkNeighborhoodConnectedImage
- 【ITK库学习】使用itk库进行图像滤波ImageFilter:Voting滤波器
leafpipi
ITK学习图像处理c++算法
目录1、itkVotingBinaryImageFilter2、itkVotingBinaryHoleFillingImageFilter洞穴充填滤波器3、itkVotingBinaryIterativeHoleFillingImageFilter4、itkLabelVotingImageFilter1、itkVotingBinaryImageFilter该类是一个基类,用于根据前景和背景像素的邻
- 【ITK库学习】使用itk库对图像进行Binary与Gray形态学处理:膨胀、腐蚀
leafpipi
ITK学习c++算法图像处理
目录1、itkBinaryDilateImageFilter二值膨胀2、itkBinaryErodeImageFilter二值腐蚀3、itkGrayscaleDilateImageFilter灰度膨胀4、itkGrayscaleErodeImageFilter灰度腐蚀5、Binary与Gray函数的区别6、扩展:itkBinaryThresholdImageFilter图像二值化7、代码示例:1、
- itk中的配准整理
努力减肥的小胖子5
ITKitk配准
文章目录Perform2DTranslationRegistrationWithMeanSquares效果:源码:多模态互信息配准PerformMultiModalityRegistrationWithViolaWellsMutualInformation效果图源码:RegisterImagetoAnotherUsingLandmarks通过标记点配准图像效果图源码Perform2DTransla
- 将图片buffer写入到image
努力减肥的小胖子5
ITKPixelBufferimage
ImportPixelBufferintoanImage官方demo:https://itk.org/ITKExamples/src/Core/Common/ImportPixelBufferIntoAnImage/Documentation.html效果图:源码整理://输出文件名称constchar*outputFileName="../Data/imagedata/imagetest.jpg
- 将itk::Image转换为vtkImageData
努力减肥的小胖子5
ITKvtkImageDataitk::image
1.ConvertAnitk::ImageTovtkImageData官方demo:https://itk.org/ITKExamples/src/Bridge/VtkGlue/ConvertAnitkImageTovtkImageData/Documentation.html2.ConvertanRGBitk::ImageTovtkImageData官方demo:https://itk.org/
- apache ftpserver-CentOS config
gengzg
apache
<server xmlns="http://mina.apache.org/ftpserver/spring/v1"
xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
xsi:schemaLocation="
http://mina.apache.o
- 优化MySQL数据库性能的八种方法
AILIKES
sqlmysql
1、选取最适用的字段属性 MySQL可以很好的支持大数据量的存取,但是一般说来,数据库中的表越小,在它上面执行的查询也就会越快。因此,在创建表的时候,为了获得更好的 性能,我们可以将表中字段的宽度设得尽可能小。例如,在定义邮政编码这个字段时,如果将其设置为CHAR(255),显然给数据库增加了不必要的空间,甚至使用VARCHAR这种类型也是多余的,因为CHAR(6)就可以很
- JeeSite 企业信息化快速开发平台
Kai_Ge
JeeSite
JeeSite 企业信息化快速开发平台
平台简介
JeeSite是基于多个优秀的开源项目,高度整合封装而成的高效,高性能,强安全性的开源Java EE快速开发平台。
JeeSite本身是以Spring Framework为核心容器,Spring MVC为模型视图控制器,MyBatis为数据访问层, Apache Shiro为权限授权层,Ehcahe对常用数据进行缓存,Activit为工作流
- 通过Spring Mail Api发送邮件
120153216
邮件main
原文地址:http://www.open-open.com/lib/view/open1346857871615.html
使用Java Mail API来发送邮件也很容易实现,但是最近公司一个同事封装的邮件API实在让我无法接受,于是便打算改用Spring Mail API来发送邮件,顺便记录下这篇文章。 【Spring Mail API】
Spring Mail API都在org.spri
- Pysvn 程序员使用指南
2002wmj
SVN
源文件:http://ju.outofmemory.cn/entry/35762
这是一篇关于pysvn模块的指南.
完整和详细的API请参考 http://pysvn.tigris.org/docs/pysvn_prog_ref.html.
pysvn是操作Subversion版本控制的Python接口模块. 这个API接口可以管理一个工作副本, 查询档案库, 和同步两个.
该
- 在SQLSERVER中查找被阻塞和正在被阻塞的SQL
357029540
SQL Server
SELECT R.session_id AS BlockedSessionID ,
S.session_id AS BlockingSessionID ,
Q1.text AS Block
- Intent 常用的用法备忘
7454103
.netandroidGoogleBlogF#
Intent
应该算是Android中特有的东西。你可以在Intent中指定程序 要执行的动作(比如:view,edit,dial),以及程序执行到该动作时所需要的资料 。都指定好后,只要调用startActivity(),Android系统 会自动寻找最符合你指定要求的应用 程序,并执行该程序。
下面列出几种Intent 的用法
显示网页:
- Spring定时器时间配置
adminjun
spring时间配置定时器
红圈中的值由6个数字组成,中间用空格分隔。第一个数字表示定时任务执行时间的秒,第二个数字表示分钟,第三个数字表示小时,后面三个数字表示日,月,年,< xmlnamespace prefix ="o" ns ="urn:schemas-microsoft-com:office:office" />
测试的时候,由于是每天定时执行,所以后面三个数
- POJ 2421 Constructing Roads 最小生成树
aijuans
最小生成树
来源:http://poj.org/problem?id=2421
题意:还是给你n个点,然后求最小生成树。特殊之处在于有一些点之间已经连上了边。
思路:对于已经有边的点,特殊标记一下,加边的时候把这些边的权值赋值为0即可。这样就可以既保证这些边一定存在,又保证了所求的结果正确。
代码:
#include <iostream>
#include <cstdio>
- 重构笔记——提取方法(Extract Method)
ayaoxinchao
java重构提炼函数局部变量提取方法
提取方法(Extract Method)是最常用的重构手法之一。当看到一个方法过长或者方法很难让人理解其意图的时候,这时候就可以用提取方法这种重构手法。
下面是我学习这个重构手法的笔记:
提取方法看起来好像仅仅是将被提取方法中的一段代码,放到目标方法中。其实,当方法足够复杂的时候,提取方法也会变得复杂。当然,如果提取方法这种重构手法无法进行时,就可能需要选择其他
- 为UILabel添加点击事件
bewithme
UILabel
默认情况下UILabel是不支持点击事件的,网上查了查居然没有一个是完整的答案,现在我提供一个完整的代码。
UILabel *l = [[UILabel alloc] initWithFrame:CGRectMake(60, 0, listV.frame.size.width - 60, listV.frame.size.height)]
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(PHP-REDIS实例)
bijian1013
redis数据库NoSQL
一.redis.php
<?php
//实例化
$redis = new Redis();
//连接服务器
$redis->connect("localhost");
//授权
$redis->auth("lamplijie");
//相关操
- SecureCRT使用备注
bingyingao
secureCRT每页行数
SecureCRT日志和卷屏行数设置
一、使用securecrt时,设置自动日志记录功能。
1、在C:\Program Files\SecureCRT\下新建一个文件夹(也就是你的CRT可执行文件的路径),命名为Logs;
2、点击Options -> Global Options -> Default Session -> Edite Default Sett
- 【Scala九】Scala核心三:泛型
bit1129
scala
泛型类
package spark.examples.scala.generics
class GenericClass[K, V](val k: K, val v: V) {
def print() {
println(k + "," + v)
}
}
object GenericClass {
def main(args: Arr
- 素数与音乐
bookjovi
素数数学haskell
由于一直在看haskell,不可避免的接触到了很多数学知识,其中数论最多,如素数,斐波那契数列等,很多在学生时代无法理解的数学现在似乎也能领悟到那么一点。
闲暇之余,从图书馆找了<<The music of primes>>和<<世界数学通史>>读了几遍。其中素数的音乐这本书与软件界熟知的&l
- Java-Collections Framework学习与总结-IdentityHashMap
BrokenDreams
Collections
这篇总结一下java.util.IdentityHashMap。从类名上可以猜到,这个类本质应该还是一个散列表,只是前面有Identity修饰,是一种特殊的HashMap。
简单的说,IdentityHashMap和HashM
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-享元模式-Flyweight
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
import java.util.ArrayList;
import java.util.Collection;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java
- PS人像润饰&调色教程集锦
cherishLC
PS
1、仿制图章沿轮廓润饰——柔化图像,凸显轮廓
http://www.howzhi.com/course/retouching/
新建一个透明图层,使用仿制图章不断Alt+鼠标左键选点,设置透明度为21%,大小为修饰区域的1/3左右(比如胳膊宽度的1/3),再沿纹理方向(比如胳膊方向)进行修饰。
所有修饰完成后,对该润饰图层添加噪声,噪声大小应该和
- 更新多个字段的UPDATE语句
crabdave
update
更新多个字段的UPDATE语句
update tableA a
set (a.v1, a.v2, a.v3, a.v4) = --使用括号确定更新的字段范围
- hive实例讲解实现in和not in子句
daizj
hivenot inin
本文转自:http://www.cnblogs.com/ggjucheng/archive/2013/01/03/2842855.html
当前hive不支持 in或not in 中包含查询子句的语法,所以只能通过left join实现。
假设有一个登陆表login(当天登陆记录,只有一个uid),和一个用户注册表regusers(当天注册用户,字段只有一个uid),这两个表都包含
- 一道24点的10+种非人类解法(2,3,10,10)
dsjt
算法
这是人类算24点的方法?!!!
事件缘由:今天晚上突然看到一条24点状态,当时惊为天人,这NM叫人啊?以下是那条状态
朱明西 : 24点,算2 3 10 10,我LX炮狗等面对四张牌痛不欲生,结果跑跑同学扫了一眼说,算出来了,2的10次方减10的3次方。。我草这是人类的算24点啊。。
然后么。。。我就在深夜很得瑟的问室友求室友算
刚出完题,文哥的暴走之旅开始了
5秒后
- 关于YII的菜单插件 CMenu和面包末breadcrumbs路径管理插件的一些使用问题
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在使用 YIi的路径管理工具时,发现了一个问题。 <?php  
- 对象与关系之间的矛盾:“阻抗失配”效应[转]
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概述
“阻抗失配”这一词组通常用来描述面向对象应用向传统的关系数据库(RDBMS)存放数据时所遇到的数据表述不一致问题。C++程序员已经被这个问题困扰了好多年,而现在的Java程序员和其它面向对象开发人员也对这个问题深感头痛。
“阻抗失配”产生的原因是因为对象模型与关系模型之间缺乏固有的亲合力。“阻抗失配”所带来的问题包括:类的层次关系必须绑定为关系模式(将对象
- 学习编程那点事
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一年前的夏天,我还在纠结要不要改行,要不要去学php?能学到真本事吗?改行能成功吗?太多的问题,我终于不顾一切,下定决心,辞去了工作,来到传说中的帝都。老师给的乘车方式还算有效,很顺利的就到了学校,赶巧了,正好学校搬到了新校区。先安顿了下来,过了个轻松的周末,第一次到帝都,逛逛吧!
接下来的周一,是我噩梦的开始,学习内容对我这个零基础的人来说,除了勉强完成老师布置的作业外,我已经没有时间和精力去
- Reverse Linked List II
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Reverse a linked list from position m to n. Do it in-place and in one-pass.
For example:Given 1->2->3->4->5->NULL, m = 2 and n = 4,
return 
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1. 分别建立目录“backup”和“oldbackup” #mkdir /backup #mkdir /oldbackup
- 300个涵盖IT各方面的免费资源(中)——设计与编码篇
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Graphic Burger:每个像素点都做得很细的绝佳的设计资源。
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- thrift总结 - 跨语言服务开发
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<groupId>org.apache.thrift</groupId>