在进行深度学习之前,我们需要图像进行一些预处理操作,其中配准是很重要的一环,以下将介绍使用软件3D Slicer来进行图像配准 3D Slicer是(1)一个软件平台,用以图像分析(包括配准和实时编辑),图像可视化以及图像引导治疗:(2)是一个免费.开源软件,并适用于Linux.MacOSX和windows操作系统:(3)拥有强大的可扩展性,可以通过模块嵌入方式来增加新的功能和应用.3D slicer的主要特征有:(1)适用于从头到脚的各个组织器官:(2)兼容MRI.CT.US(超声).核医学以

程序思路是由外部的输入输出控制卡发出采集图像信号,之后相机采集图像得到图像数据指针,接收图像数据指针创建成图像最后显示到MFC对话框应用程序的Picture Control控件上,同时,为了标定相机位置,在主对话框类CMyDlg的OnPaint函数中有对Picture Control的绘图操作(不改变图像数据,进行画线,画矩形等操作). 设计时考虑到I/O卡何时发出采集信号或者相机何时得到图像数据指针是不确定的(不使用OnTime),同时考虑到I/O卡和相机的回调函数与主程序之间的数据交换会更加

vc/mfc获取rgb图像数据后动态显示及保存图片的方法 该情况可用于视频通信中获取的位图数据回放显示或显示摄像头捕获的本地图像 第一种方法 #include<vfw.h> 加载 vfw32.lib  链接库 //------------------------------设置位图头结构信息---------------------------------------------------------------------- // Setup bmpinfo structure yours

1.op = cv2.GRADIENT 用于梯度运算-膨胀图像-腐蚀后的图像 梯度运算:表示的是将膨胀以后的图像 - 腐蚀后的图像,获得了最终的边缘轮廓 代码: 第一步:读取pie图片 第二步:进行腐蚀和膨胀操作 第三步:将膨胀的图像 - 腐蚀的图像,获得相减得图像 第四步:使用cv2.morphologyEx(src, cv2.GRADIENT, kernel) 获得梯度运算的图片的操作 第五步:绘制第三步和第四步生成的图片 import cv2 import numpy as np # 第一

在这里的第一篇. 这篇的是为了说明PIL库中图像的mode参数. 我做的事情是: 在本地找了jpg的图,convert为不同mode,将不同的图截取做了个脑图,有个直观的感觉吧. 把不同mode的图通过np.array()转化为array, 打印出array的shape, 和array[0, 0]的值, 便于理解不同mode的通道和像素值的存储. 1 部分结果见下: 2 部分代码和结果: # 将不同模式的图片打印出shape 和 [0, 0]像素点的值 from PIL import Image

1.数据处理代码utils.py: 1) # coding:utf- import os import torch.nn as nn import numpy as np import scipy.misc import imageio import matplotlib.pyplot as plt import torch def tensor2im(input_image, imtype=np.uint8): """"将tensor的数据类型转成numpy类型,

/** * @file main-opencv.cpp * @date July 2014 * @brief An exemplative main file for the use of ViBe and OpenCV */ //#include <opencv2\core\core.hpp> #include "vibe-background-sequential.h" using namespace cv; using namespace std; ; // 舍去面积

关闭11g 新特性 开归档 oracle 11g安装完成需修改:1.关闭审计alter system set audit_trail=none scope=spfile sid='*'; 防止ORA-03113: 通信通道的文件结尾 错误. alter system set open_cursors=800 scope=both; truncate table SYS.AUD$; session_max_open_files 12c: alter system set session_max_o

问题如下,因为再激活Animator时,它会重置一次,参数也会丢失 这个问题一直存在,论坛给出的解释是把参数缓存下来,在激活时重置 http://answers.unity3d.com/questions/919995/parameters-and-states-of-animator-reset-on-objects.html 我把论坛的脚本修改了一下,在需要关闭GameObject时添加该脚本,再次打开GameObject时会自动删除,即可解决参数丢失问题 //Modify from: ht

该情况可用于视频通信中获取的位图数据回放显示或显示摄像头捕获的本地图像 第一种方法 #include<vfw.h> 加载 vfw32.lib  链接库 //------------------------------设置位图头结构信息---------------------------------------------------------------------- // Setup bmpinfo structure yourself m_bmpinfo=new BITMAPINFO;

最近,为了解耦,把一逻辑从interceptor抽出来,放在aop中处理,需要得到RequestBody.如下: @Aspect @Configuration public class CheckAspect { private final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(this.getClass()); // 定义切点Pointcut 自行写入对应的controller包路径 @Pointcut("execution(* com.hs.yido

接上一篇的代码和数据 对于复杂结构的数据如果只是定义单一结构的话返回的数据就没意义了,此时定义的数据结构需精确到所有数据的每一个字段有时候要返回的数据结构中,会有比较复杂的数据结构,证实后可以使用一些特殊字段来实现,如果某个字段的值是list,则使用fields.List.如果某个字段的值是字典,则使用fields.Nested from flask import Flaskimport configfrom exts import dbfrom models import User, Arti

对于一个视图函数,可以指定好数据结构和字段用于返回,以后使用ORM模型或者自定义的模型的时候,它会自动获取模型中相应的字段,生成json数据,然后再返回给前端,这需要导入flask_restful.marshal_with装饰器,并且需要写一个字典,来指示要返回的字段名,以及该字段的数据类型 一.简单示例: 一般情况下返回数据 在restful规范中,要求一旦定义好了返回参数,即使这个参数没有值,也要返回,可以将此参数的值设为None返回 返回模型 二.数据准备: 项目代码 import osS

package xxx; import java.io.IOException; import java.io.UnsupportedEncodingException; import java.util.HashMap; import java.util.Iterator; import java.util.Map; import java.util.Set; import javax.servlet.Filter; import javax.servlet.FilterChain; impo

function GetQueryString(name){    var reg=eval("/"+name+"/g");   var r = window.location.search.substr(1);    var flag=reg.test(r);   if(flag){        return true;   }else{       return false;   } } GetQueryString("night");

function getQueryString(name) { var reg = new RegExp("(^|&)" + name + "=([^&]*)(&|$)", "i"); var r = window.location.search.substr(1).match(reg); if (r != null) return decodeURI(r[2]); return null; }

1. tf.nn.moments(x, axes=[0, 1, 2])  # 对前三个维度求平均值和标准差,结果为最后一个维度,即对每个feature_map求平均值和标准差 参数说明:x为输入的feature_map, axes=[0, 1, 2] 对三个维度求平均,即每一个feature_map都获得一个平均值和标准差 2.with tf.control_dependencies([train_mean, train_var]): 即执行with里面的操作时,会先执行train_mean 和

分享一些公式计算张量(图像)的尺寸,以及卷积神经网络(CNN)中层参数的计算. 以AlexNet网络为例,以下是该网络的参数结构图. AlexNet网络的层结构如下: 1.Input:       图像的尺寸是227*227*3. 2.Conv-1:    第1层卷积层的核大小11*11,96个核.步长(stride)为4,边缘填充(padding)为0. 3.MaxPool-1:     池化层-1对Conv-1进行池化,尺寸为3*3,步长为2. 4.Conv-2:    核尺寸:5*5,数量

本系列文章由 @yhl_leo 出品,转载请注明出处. 文章链接: http://blog.csdn.net/yhl_leo/article/details/51559490 在使用OpenCV以及其他开源库时,往往一个容易忽略的问题就是使用默认参数,尤其是图像处理,会导致内存中的图像数据变换后被不同程度上被修改! 下面给出几个示例,帮助理解. 1. warpAffine warpAffine是图像仿射变换函数,函数定义为: C++: void warpAffine( InputArray sr

引自:http://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/72861152 中文文档:http://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/  官方文档:https://keras.io/  文档主要是以keras2.0. 训练.训练主要就”练“嘛,所以堆几个案例就知道怎么做了. . . Keras系列: 1.keras系列︱Sequential与Model模型.keras基本结构功能(一) 2.keras系列︱Ap

喜欢摄影的盆友都知道图像的亮度,对比度等属性对图像的影响是非常大的,相同物体在不同亮度,对比度下差别非常大.然而在很多图像识别问题中,这些因素都不应该影响最后的结果.所以本文将学习如何对图像数据进行预处理使训练得到的神经网络模型尽可能小地被无关因素所影响.但与此同时,复杂的预处理过程可能导致训练效率的下降.为了减少预处理对于训练速度的影响,后面也学习多线程处理输入数据的解决方案. 在大部分图像识别问题中,通过图像预处理过程可以提高模型的准确率.当然在TensorFlow中提供了几类图像处理函数,