GDCM:展示GDCM字典的演示程序

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本文介绍了如何使用GDCM库编写一个C++程序,展示DICOM字典的内容,包括加载DICOM文件、获取字典条目及显示元素的名称、标签和VR信息。

GDCM:展示GDCM字典的演示程序

GDCM(Grassroots DICOM)是一个完整的、跨平台的DICOM(数字图像与通信医学)实现,提供用于读取、写入、转换和处理DICOM文件和数据集的类和工具。在许多医疗科技领域中,DICOM被广泛使用,因此GDCM是一个非常有用的工具。

在本文中,我们将介绍如何编写一个简单的GDCM演示程序,以便显示GDCM字典。这将涉及到一些基本的GDCM概念和函数调用,因此,我们将从这些方面开始介绍。

首先,我们需要安装GDCM库和C++编译器。在Linux系统中,可以使用以下命令安装它们:

sudo apt-get install libgdcm-tools
sudo apt-get install g++

在Windows系统中,可以从GDCM官网下载Windows版本的二进制文件,并配置Visual Studio环境。

接下来,我们需要创建一个新的C++源文件,例如,gdcm_dict_demo.cpp。我们将在该文件中包含GDCM库的头文件和一些其他必要的头文件,并创建主函数。

#include “gdcmReader.h”
#include “gdcmDict.h”
#include
#include

int main(int argc, char* argv[])
{

}

在主函数中,我们首先需要创建一个GDCM阅读器对象,并加载一个DICOM文件。这可以通过以下方式完成:

gdcm::Reader reader;
reader.SetFileName(“example.dcm

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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