百度百科: 医学图像三维重建的方法主要有两大类:一类是三维面绘制,另一类是三维体绘制.体绘制能够更真实地反映物体结构,但由于其运算量大,即使利用高性能的计算机也无法满足实际应用中交互操作的需要.因此,面绘制是目前医学图像三维重建的主流算法. ··MarchingCubes(MC)算法是面绘制算法中的经典算法,它是W.Lorensen等人于1987年提出来的一种体素级重建方法.因其原理简单容易实现,得到了广泛的应用. ·MC算法实际上是一个分而治之的方法,因为其将等值面的抽取分布于每一个体素(vo

网页抓取小工具(IE法)—— 吴姐 http://club.excelhome.net/thread-1095707-1-1.html 用IE提取网页资料的好处在于:所见即所得,网页上能看到的信息一般都能获取. 本工具功能不多,主要是便于提取网页上展示的信息所在元素的代码.希望能对大家有点小帮助. 网页抓取小工具.rar (22.91 KB, 下载次数: 2426) 本工具使用方法: 1.在B1内输入网址,可以是已打开的网页,也可以是未打开的 2.A2和B2的内容不要更改,第二行的其他单元格可以

本文链接:https://blog.csdn.net/qq_18234121/article/details/82763385 作者:冻人的蓝鲸梁思成 视频分割算法可以从时域和空域两个角度考虑.时域分割算法利用视频流时域连续性,通过 相邻帧的时域变化来检测运动目标.在摄像头静止的情况下,常用的方法有帧差法和减背景法. 帧差法比较直观实用,对光照的变化干扰不敏感,但是 对目标的检测不准确,对于缓慢运动的目标甚至可 能无法提取出目标边界,对于快速运动的目标提取 出的目标区域又过大.减背景法容易得到目

加入实验室后,经过张老师的介绍,有幸与某公司合共共同完成某个项目,在此项目中我主要负责的是三维 pdf 报告生成.Dicom图像上亮度.对比度调整以及 Dicom图像三维重建.今天主要介绍一下完成Dicom图像三维重建的过程以及自己的心得体会.实现Dicom三维图像重建最主要用的VTK(Visualization Toolkit,也就是可视化工具包),由于今天的主题不是有关VTK,所以有关VTK的学习(包括VTK介绍.使用.实列),可以参考此链接:https://blog.csdn.net/wi

毕设做Mesh R-CNN的实现,在此翻译一下原论文.原论文https://arxiv.org/pdf/1906.02739.pdf. 摘要 二维感知的快速发展使得系统能够准确地检测真实世界图像中的物体.然而,这些系统在2D中进行预测,却忽略了世界的3D结构.与此同时,三维形状预测的进展主要集中在合成基准(synthetic benchmarks)和孤立目标(isolated objects).我们结合这两个领域的进步.我们提出了一个能够检测真实世界图像中的物体并生成一个给出该物体的完整三维形状

该文对体数据进行综述,并介绍了体数据的各种算法和技术的特点. 前言 由于3D数据采集领域的高速发展,以及在具有交互式帧率的现代化工作站上执行高级可视化的可能性,体数据的重要性将继续迅速增长. 数据集可以通过MRI,CT,PET,USCT或回声定位等技术捕获,也可以通过物理模拟(流体动力学或粒子系统)产生.以上提到的一系列技术证明了体数据信息在医疗行业中起着至关重要的作用.体数据信息被用于癌症检测,动脉瘤可视化和治疗计划.这种数据对使用计算机断层扫描或超声波的非破坏性材料测试非常有用.此外, 来源

附 录 A                   CS( 计算机科学)知识体 计算教程 2001 报告的这篇附录定义了计算机科学本科教学计划中可能讲授的知识领域.该分类方案的依据及其历史.结构和应用的其它细节包含在完整的任务组报告中.由于我们希望附录比完整的报告有更多的读者,所以任务组认为在每一篇附录中概述理解该推荐所必须的基本概念是重要的.在下面几节中我们列出了最重要的几个概念. 知识体的结构 计算机科学知识体分层组织成三个层次.最高一层是领域(area),代表一个特定的学科子领域.每个领域由一

前言 在上一章,我们主要介绍了如何使用延迟渲染,以及如何对G-Buffer进行一系列优化.而在这一章里,我们将从光源入手,讨论如何对大量的动态光源进行剔除,从而获得显著的性能提升. 在此之前假定读者已经读过上一章,并熟悉了如下内容: 计算着色器 结构化缓冲区 DirectX11 With Windows SDK完整目录 Github项目源码 欢迎加入QQ群: 727623616 可以一起探讨DX11,以及有什么问题也可以在这里汇报. 基于分块(Tile-Based)的光源剔除 为了剔除光源,一种

原文地址:http://www.cnblogs.com/ylhome/archive/2009/12/02/1615172.html 三种求解方法 瞬态动力学分析可采用三种方法:完全(Full)法.缩减(Reduced)法及模态叠加法.ANSYS/Professional产品中只允许用模态叠加法.在研究如何实现这些方法之前,让我们先探讨一下各种方法的优点和缺点. 完全法 完全法采用完整的系统矩阵计算瞬态响应(没有矩阵缩减).它是三种方法中功能最强的,允许包括各类非线性特性(塑性.大变形.大应变等

原文:http://blog.chinaunix.net/uid-20638550-id-1909184.html  分类: 十一.位图与图像 11.1.位图 11.1.1 位图(Bitmap)与字符(Font) 位图是以元素值为0或1的矩阵形式存储的,通常用于对窗口中相应区域的绘图屏蔽.比如说,当前颜色设置为红色,则在矩阵元素值为1的地方象素用红色来取代,反之,在为0的地方,对应的象素不受影响.位图普遍用于字符显示,请看下面例子: 例11-1 位图字符例程(font.c) #include "

Over the years, I have collected, modified, adapted, adopted or created a number of software packages in FORTRAN. You might be able to use one of these libraries, or a routine or two from a library. The packages are at different levels of completion.

双目立体匹配一直是双目视觉的研究热点,双目相机拍摄同一场景的左.右两幅视点图像,运用立体匹配匹配算法获取视差图,进而获取深度图.而深度图的应用范围非常广泛,由于其能够记录场景中物体距离摄像机的距离,可以用以测量.三维重建.以及虚拟视点的合成等. 之前有两篇博客简要讲过OpenCV3.4中的两种立体匹配算法效果比较:http://www.cnblogs.com/riddick/p/8318997.html .以及利用视差图合成新视点: http://www.cnblogs.com/riddick/

这一单元是关于模拟电梯运行,考验多线程的一个单元,难度由简入入深,从多线程单部电梯,到优化,再到多线程多部电梯,难度一次次的提高. 一.多线程单部电梯(傻瓜调度) 1.设计策略 这一次我只额外的开了一个线程,那就是电梯运行的线程,而通过单例模式创建了一个共享对象,在主线程中,输入数据,得到的数据push到共享对象里,而电梯的线程每运行到一层,判断共享对象中是否有可以上电梯的人.当然还有如何结束电梯,我是通过在电梯类设置了一个方法,当外面调用该类时就结束程序. 2.度量分析 图一.作业一类图 我是

什么叫时序? 时间与动作的相互关系,什么时间干什么活. 同步时序:单一时钟源,所有寄存器在单一时钟源下同步工作. 异步时序:多个时钟源,除使用带时钟的触发器之外,还可以使用不带时钟的触发器与延时元件作为存储元件. 组合逻辑:任意时刻的输出仅仅取决于该时刻的输入. 时序逻辑:任意时刻的输出不仅取决于当前时刻的输入信号还取决于电路原来的状态. 时序分析有哪两种?优缺点? 动态时序仿真与静态时序分析. 动态时序仿真:施加激励产生输出,主要验证功能的正确性.但随着电路规模的增长,验证所需要的时间也越来越

大神 犯错合集及需要注意的东西 1.在一个地图求最大面积的类问题中,要注意障碍结点的影响. 2.ll(),表示的是在运算后把括号内强制转化为类型ll,而(ll)表示后面的每个玩意都强制转化为类型ll.在做历史研究这道题时我WA就是因为我用的是ll()而不是(ll). 3.splay每次splay操作后一定要记得更新root! 4.可以使用树状数组就尽量不要使用线段树.在Gty的文艺妹子序列这道题本机测试极限数据,线段树15s而树状数组4s,差距真大. 5.不需要开long long的就不要开lo

http://code.msdn.microsoft.com/F-Samples-101-0576cb9f/sourcecode?fileId=18956&pathId=1045958806 // F# 教程文件 // // 此文件包含代码示例来引导您了解 // F# 语言的基元. // // 在 http://fsharp.net 网站上了解有关 F# 的更多信息 // // 有关更大的 F# 示例集合,请参见: // http://go.microsoft.com/fwlink/?LinkI

VTK简介: VTK是一个开源的免费软件系统,主要用于三维计算机图形学.图像处理和可视化.Vtk是在面向对象原理的基础上设计和实现的,它的内核是用C++构建的. 因为使用C#语言开发,而VTK是C++的,所以推荐使用VTK的.Net开发库:ActiViz. 本系列文章主要以技术和代码讲解为主,ActiViz的安装和环境配置可以参考: ActiViz(VTK的C#库)学习使用心得之二:Activiz.NET的下载和安装 官网资料:https://www.kitware.eu/product/act

上一篇介绍了Marching Cubes算法,Marching Cubes算法是三维重建算法中的经典算法,算法主要思想是检测与等值面相交的体素单元并计算交点的坐标,然后对不同的相交情况利用查找表在体素单元内构建相应的网格拓扑关系.Marching Cubes算法简单,但是存在一些缺陷:1.模型二义性问题:2.模型特征问题. 对于二义性问题,以2D情形为例,存在一个单元中同一顶点状态而不同的连接方式(如下图所示). 图:2D中Marching Cubes算法的二义性问题 那么对于上图中两种连接方式

机器学习笔记 多项式回归这一篇中,我们讲到了如何构造新的特征,相当于对样本数据进行升维. 那么相应的,我们肯定有数据的降维.那么现在思考两个问题 为什么需要降维 为什么可以降维 第一个问题很好理解,假设我们用KNN训练一些样本数据,相比于有1W个特征的样本,肯定是训练有1K个特征的样本速度更快,因为计算量更小嘛. 第二个问题,为什么可以降维.一个样本原先有1W个特征,现在减少到1K个,不管如何变换,数据包含的信息肯定是减少了,这是毫无疑问的.但是信息的减少是否意味着我们对于样本的认知能力的下降?

最近遇见一个麻烦,明明知道是java写的小软件,但是打包成了exe,木得办法,之前打包的都有缓存能在TEMP文件夹找到.这次可不一样了,特此记录一下. 为此特地搜集了一些java打包成exe的软件. 一.exe4j.    说明:exe4j可以将Jar文件制作成exe文件,但需jre支持,也可将Jar文件放在外面.    软件性质:共享软件    下载地址:http://www.ej-technologies.com/products/exe4j/overview.html二.JBuilder.

from numpy import genfromtxt from sklearn import linear_model datapath=r"Delivery_Dummy.csv" data = genfromtxt(datapath,delimiter=",") x = data[1:,:-1] y = data[1:,-1] print (x) print (y) mlr = linear_model.LinearRegression() mlr.fit(x