qq_40690815的博客

脑血管医学图像颅内分割尝试——分水岭算法code 1.2 不分割颅内直接分割code 2.0 实验版code 3.0 批量处理版code 3.1 加入孔洞填充总结本篇博客原目的同https://blog.youkuaiyun.com/qq_40690815/article/details/105377094，但早期代码不够规范，整理时间较晚。参考博客https://segmentfault.com/a/1190000015690356code 1.2 不分割颅内直接分割import cv2 as cv

医学图像分割实验记录U-net介绍数据集实验记录实验1本项目仅用于大创实验，使用pytorch编程，参考价值有限U-net介绍这里先行挖个坑，以后专门写一篇自己总结的资源吧。数据集使用hx医院提供的脑CT图像，原图像为医学图像数据（数据范围较大）。使用ITK−SNAPITK-SNAPITK−SNAP软件自行标注后得到的标记数据做标签。切片显示大致长这样：TODO:由于本人认为血...

词袋算法在图像匹配上的应用记录词袋算法实验结果code词袋算法近几日研究GitHub上的简单bag-of-words算法实现(似乎是四年前的版本了)，下面是链接https://github.com/bikz05/bag-of-words简而言之，现主要研究其特征模型建立部分的代码文件即findFeatures.py文件：将同种类的图片文件取出，然后用openCV的sift算法获取其特...

OpenCV——图像直方图与明暗变换应用记录图像直方图应用与明暗变换简单伽马变换与直方图显示MASK特定区域直方图显示OPENCV: 直方图均衡化有限对比度自适应直方图均衡二维直方图直方图反向投影交互式的亮度调整和对比组件线性变换--图像增强图像直方图应用与明暗变换从之前的图像轮廓可以看出，行李箱的亮度分布不均匀，图像暗面部分细节不明显，从轮廓提取中可以看出，是否能够通过处理完善图像明暗程度...

OpenCV——图像角点检测应用记录图像特征Harris角点检测Shi-Tomasi 角点检测SIFT (尺度不变特征变换)原理SURF (加速鲁棒性特征)原理FAST角点检测BRIEF 特征描述子图像特征Harris角点检测Harris Corner Detection: https://docs.opencv.org/master/dc/d0d/tutorial_py_features...

OpenCV——sift算法应用记录图像清晰化尝试1.图像锐化--自定义卷积核滤波2.图像边缘检测--自定义卷积核3.图像边缘检测--skimage包sobel、roberts、scharr、prewitt算子canny算子gabor滤波4.图像轮廓检测5.其它：高级滤波6.Image Pyramids: 图像放缩后的效果观察7.Image Gradients：图像渐变图像清晰化尝试是否可以...

OpenCV——sift算法应用记录应用OpenCV和Python进行SIFT算法的实现0.SIFT相关1. 基于BFmatcher(Brute-Force Matching)的SIFT实现2.基于FlannBasedMatcher的SIFT实现3.基于FlannBasedMatcher的SURF实现4.基于BFMatcher的ORB实现应用OpenCV和Python进行SIFT算法的实现ht...

large scale evaluation net -- CNN 全连接实验记录实验相关实验记录实验1实验相关可以参考这篇博客https://blog.youkuaiyun.com/qq_40690815/article/details/103763040实验记录实验1pop_size=10evolve_time=100EPOCH=3最优网络结构：vertex [ 1 ].0 , 0.i_...

Dicom 医学图像与 nii 标签数据处理Dicom医学图像处理nii标记数据处理综合数据处理code1需要说明code2Dicom医学图像处理reference: https://blog.youkuaiyun.com/u011764992/article/details/84501300dicom 图像就长这样dicom图像的源数据范围相当大，而转化为图像形式保存的数据则为uint8类型，直...

图像匹配Siamese网络实验记录Siamese 网络介绍实验记录模型1实验1Siamese 网络介绍在吴恩达深度学习课程中提到：在此有网友的笔记：https://www.cnblogs.com/xiaojianliu/articles/9938388.htmlhttps://www.pytorchtutorial.com/pytorch-one-shot-learning/#Cont...