sdhdsf132452的博客

#include<iostream>using namespace std;#include<algorithm>#include<vector>int main(){ vector<int> nums{1,3,2,5,4}; vector<int> indexs; // 初始化下标 for (int i=0; i<nums.size(); i++){ indexs.push_bac.

tensorflow2.x，transformer

六爻分别为：少阴、少阴、少阳、老阳、老阳、少阴。

【代码】黑塞矩阵血管分割。

【代码】python实现kmeans算法。

3d医学图像分割

yolov8会先检测出目标区域，然后再在目标区域进行关键点检测。我这个模型一张图中只要一个目标区域需要检测关键点，也即预期只有一个目标检测框。

【代码】使用c++推理yolov8的图像分割模型。

为了深入理解关键点训练的过程，这次自己实现一个模型，并将模型转为。但是由于我的手机号不能绑定这个gitee，所以没办法设置为。如果是学生需要的话，可以私信我，我下载下来发给你。推理，在训练层面，是直接调用。由于在训练中，我同时实现了。推理也对应有2种方式。

【代码】使用c++推理yolov8的目标检测模型。

【代码】itk根据boundingBox裁剪图像。

【代码】opencv c++区域生长。

【代码】simpleITK和itk获取mask图像轮廓。

即只有旋转+平移，相必大家都有所了解了。

比如想将某个位置修改为另一个类：打开label文件将label文件拖到已经打开的lable文件上，选择loadasSegmentation定位到想修改的位置ctr+s再次打开图像就会增加一个类了。

python,simpleITK

有时候发现某些docker占用gpu资源却没有训练，需要查清楚是哪个并且把它stop掉。

【代码】numpy转nii。

【代码】png标签转nii图像。

有些niinii.gz的文件在使用simpleITK读取时会遇到的错误，这个时候就需要进行修复。

【代码】使用c++的itk进行nii数据的读取和写入。

【代码】c++ITK读取nii数据。

【代码】c++版本itk读取和写入nii/nii.gz数据。

【代码】读取nii数据，转为volume.dat二进制数据。

【代码】医学图像裁剪为小块，保存为nii文件进行训练。

【代码】dicom序列转nii格式。

itk

【代码】c++使用dcmtk读取dicom数据和获取tag值和图像值。

【代码】python simpleitk 读取dicom数据。

【代码】python+opencv写字换行。

c++,opencv

【代码】使用SimpleITK从原始图像中提取出标注内容。

【代码】SimpleITK区域增长与膨胀操作。

【代码】python+itk+读取dicom数据，并保存为nii文件。

【代码】使用python简单实现肺分割（其实精度还可）

python中的itk和c++中使用中差不多，就是image的type设置有的不一样。用指针->的函数和用点的函数，可以直接用点来替代。

【代码】torch实现3d医学图像的dataloader，并进行数据增强。

【代码】使用c++版本的itk计算二值三维图像的表面。

【代码】simpleITK后处理，滤除不符合的点。

【代码】使用pytorch写一个简单的vae网络用于生成minist手写数字图像。