在博客肺结节CT影像特征提取中,已经实现了肺结节的灰度.纹理和形态特征的提取.但是,对于进一步了解ROI区域像素值或者说CT值的分布来说,还存在一定的不足,不能够很好的显示ROI区域. 因此,本文将进一步对ROI区域进行处理,实现ROI区域的图形化显示.主要包含灰度直方图和ROI区域图形化. 1.1  ROI区域灰度直方图 灰度直方图是描述像素值分布的一种图形,根据灰度级各个值的像素分布比例所画出的一种直方图.这里,为了更加直观看到每个灰度级像素的个数,横轴采用灰度级,纵轴为像素个数. 根据前几

之前的文章讲述了肺结节CT影像数据特征提取算法及基于MATLAB GUI设计的肺结节CT影像特征提取系统.本文将讲述几个主要部分的代码实现,分别是预处理.灰度特征提取.纹理特征提取.形态特征提取数据. 一.预处理部分代码 1.读取肺结节CT数据和专家标记的mask数据 function [ sData ] = read_dcm_mask( dcmPath,maskPath,Ng ) function [ sData ] = read_dcm_mask( dcmPath,maskPath,Ng )

肺结节的特征提取在临床中有着重要应用,在上篇文章已经对肺结节的基本特征和CT影像特征提取算法有了介绍,提出了三类肺结节CT影像特征提取算法.本文重点介绍肺结节CT影像特征提取系统的功能介绍及使用,利用肺结节CT影像特征提取系统对一些数据进行特征提取,检验特征提取算法的有效性. 一.肺结节特征提取算法流程 图1 算法流程图 首先,对原始的肺部CT影像数据和放射学家标记的肺结节数据进行预处理,得到标准化的肺部CT影像数据和标记数据:然后,计算得到肺结节区域,用于后续特征提取:接着针对肺结节区域做不同

摘自本人毕业论文<肺结节CT影像特征提取算法研究> 医学图像特征提取可以认为是基于图像内容提取必要特征,医学图像中需要什么特征基于研究需要,提取合适的特征.相对来说,医学图像特征提取要求更加高,因为对医生的辅助诊断起着至关重要的作用,所以需要严谨可靠的特征.肺结节CT影像特征提取也是属于医学图像特征提取领域的一个部分,有着医学图像特征提取的基本要求.既有其他医学图像特征提取的方法,也有针对肺结节的特定特征提取方法.本小节主要对一些常用的肺结节CT影像医学图像特征提取方法进行介绍,主要可以分为灰

在检测到肺结节后,还需要可视化,这样才能为诊断服务. 我使用的项目地址为:https://github.com/wentaozhu/DeepLung 项目基于论文:DeepLung: Deep 3D Dual Path Nets for Automated Pulmonary Nodule Detection and Classification 该项目论文地址为:https://arxiv.org/abs/1801.09555 检测出肺结节可疑区域后,将其在原始CT图像上展示出来,原理比较简单

在这篇文章里,我们一起学习了在OpenCV中如何定义感兴趣区域ROI,如何使用addWeighted函数进行图像混合操作,以及将ROI和addWeighted函数结合起来使用,对指定区域进行图像混合操作. 一.设定感兴趣区域--ROI(region of interest) 在图像处理领域,我们常常要设置感兴趣区域(ROI,region of interest),来专注或者简化我们的工作过程,也就是从图像中选择的一个图像区域,这个区域是我们图像分析关注的重点.我们圈定这个区域,以便进行进一步处理

虽然先前知道ROI区域是感兴趣区域,但是真正看到调用了OpenCV的cvSetImageROI函数时,并不知道它的作用,所以还是单独写了一段代码对这个函数进行探究.   OpenCVchm文档中对cvSetImageROI函数的介绍如下: void cvSetImageROI( IplImage* image, CvRect rect );image 图像. rect ROI 矩形. 函数 cvSetImageROI 基于给定的矩形设置图像的 ROI(感兴趣区域) . 如果ROI是NULL 并且

因为需要,之前写了一个利用mask 得到不规则ROI 区域的程序. 现在需要修改,发现自己都看不懂是怎么做的了.. 所以把它整理下来. 首先利用 鼠标可以得到 你想要的不规则区域的 顶点信息.具体这里不再描述. setMouseCallback("setROIParking_Image", on_MouseHandle, (void*)&SrcImage); 得到不规则区域的顶点之后之后,接下来生成mask. 具体程序如下 void Image::GetROImage() {

ROI(region of interest),感兴趣区域.机器视觉.图像处理中,从被处理的图像以方框.圆.椭圆. 不规则多边形等方式勾勒出需要处理的区域,称为感兴趣区域,ROI.在Halcon.OpenCV.Matlab等机器 视觉软件上常用到各种算子(Operator)和函数来求得感兴趣区域ROI,并进行图像的下一步处理. 实例1: #include <opencv2/opencv.hpp> #include <opencv2/core/core.hpp> #include &

#include "stdafx.h" #include<opencv2\opencv.hpp> #include<opencv\cv.h> #include <iostream> #include<string> using namespace std; using namespace cv; int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[]) { IplImage *src=cvLoadImage();//读入图

图像的数据量还是比较大的,对整张图片进行处理会影响我们的处理效率,因此常常只对图像中我们需要的部分进行处理,也就是感兴趣区域ROI.今天我们来看一下如何设置图像的感兴趣区域ROI.以及对ROI区域图像进行复制与替换. 在开始之前我们还是先来看一下Mat类型的数据存储方式以及对Mat类型变量赋值的方式.Mat类型的图像在内存中包含两部分的内容:矩阵头与图像数据矩阵的指针.矩阵头包含了图像的基本信息(如矩阵尺寸.存储方式.存储地址等),而数据指针则指向图像所有像素值的矩阵.通常复制Mat类型数据有两

ROI区域图像叠加&图像混合 #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <iostream> using namespace cv; using namespace std; //-----------------------------------[全局函数声明部分]--------------------------------------

[opencv学习笔记六]图像的ROI区域选择与复制 孜然   7 人赞同了该文章 图像的数据量还是比较大的,对整张图片进行处理会影响我们的处理效率,因此常常只对图像中我们需要的部分进行处理,也就是感兴趣区域ROI.今天我们来看一下如何设置图像的感兴趣区域ROI.以及对ROI区域图像进行复制与替换. 在开始之前我们还是先来看一下Mat类型的数据存储方式以及对Mat类型变量赋值的方式.Mat类型的图像在内存中包含两部分的内容:矩阵头与图像数据矩阵的指针.矩阵头包含了图像的基本信息(如矩阵尺寸.存储

Rect roi; roi.x = 100; roi.y = 100; roi.width = 250; roi.height = 200; // 截取 ROI 区域 // 这种方式改变 sub,原图也会改变 Mat sub = src(roi); // 如果想要不影响原图,可以使用 clone,或者copyTo Mat sub2 = src(roi).clone(); rectangle(src, roi, Scalar(0, 255, 255), 1, 8); imshow("roi&quo

前文传送门: 「Python 图像处理 OpenCV (1):入门」 「Python 图像处理 OpenCV (2):像素处理与 Numpy 操作以及 Matplotlib 显示图像」 图像属性 图像属性包括行数,列数和通道数,图像数据类型,像素数等. 1. 形状:shape 图像的形状可以通过 shape 关键字进行获取,使用 shape 关键的后,获取的信息包括行数.列数.通道数的元祖. 需要注意的是,如果是灰度图片,只会返回图像的行数和列数,而彩色图片才会图像的行数.列数和通道数. 示例如

1,计算机眼中的图像 我们打开经典的 Lena图片,看看计算机是如何看待图片的: 我们点击图中的一个小格子,发现计算机会将其分为R,G,B三种通道.每个通道分别由一堆0~256之间的数字组成,那OpenCV如何读取,处理图片呢,我们下面详细学习. 2,图像的加载,显示和保存 我们看看在OpenCV中如何操作: import cv2 # 生成图片 img = cv2.imread("lena.jpg") # 生成灰色图片 imgGrey = cv2.imread("lena.j

摘要:本篇文章主要讲解Python调用OpenCV获取图像属性,截取感兴趣ROI区域,处理图像通道. 本文分享自华为云社区<[Python图像处理] 三.获取图像属性.兴趣ROI区域及通道处理 | [生长吧!Python]>,作者: eastmount . 一.获取图像属性 1.形状-shape 通过shape关键字获取图像的形状,返回包含行数.列数.通道数的元祖.其中灰度图像返回行数和列数,彩色图像返回行数.列数和通道数.如下图所示: # -*- coding:utf-8 -*- impor

摘要:本篇文章主要讲解Python调用OpenCV获取图像属性,截取感兴趣ROI区域,处理图像通道. 本文分享自华为云社区<[Python图像处理] 三.获取图像属性.兴趣ROI区域及通道处理 | [生长吧!Python]>,作者:eastmount. 本篇文章主要讲解Python调用OpenCV获取图像属性,截取感兴趣ROI区域,处理图像通道.全文均是基础知识,希望对您有所帮助. 一.获取图像属性 1.形状-shape 通过shape关键字获取图像的形状,返回包含行数.列数.通道数的元祖.其

在图像处理领域,我们常常需要设置感兴趣区域(ROI,region of interest),来专注或者简化我们的工作过程 .也就是从图像中选择的一个图像区域,这个区域是我们图像分析所关注的重点.我们圈定这个区域,以便进行进一步处理.而且,使用ROI指定我们想读入的目标,可以减少处理时间,增加精度,给图像处理来带不小的便利. 待续……………

问题描述:在测试目标跟踪算法时,需要选择不同区域作为目标,进行目标跟踪,测试目标跟踪的效果. 解决思路: 1.OpenCV中提供了鼠标交互控制,利用setMouseCallback()给固定的窗口设置鼠标回调函数. 2.在鼠标回调函数中,选择感兴趣区域. 代码实现如下,将感兴趣区域封装在MouseSelect类中,提供选择点和矩形框两种模式. #pragma once #ifndef __MOUSESELECT_H__ #define __MOUSESELECT_H__ #include <op