请给出基于vtk、simpleITK、和pyqt5库实现读取nii.gz医学影像数据,并且能够3D影像数据展示的python代码

时间: 2023-05-25 08:02:29 浏览: 208
以下是可以用于读取nii.gz医学图像数据并进行3D数据展示的Python代码。需要安装vtk、simpleITK和pyqt5库。 ``` import vtk import SimpleITK as sitk from PyQt5.QtCore import * from PyQt5.QtGui import * from PyQt5.QtWidgets import * class vtkWindow(QMainWindow): def __init__(self, parent=None): super(vtkWindow, self).__init__(parent) self.renderer = vtk.vtkRenderer() self.renWin = vtk.vtkRenderWindow() self.renWin.AddRenderer(self.renderer) self.iren = vtk.vtkRenderWindowInteractor() self.iren.SetRenderWindow(self.renWin) self.viewWidget = QVTKRenderWindowInteractor() self.vtkLayout = QHBoxLayout(self.viewWidget) self.vtkLayout.addWidget(self.iren) self.setCentralWidget(self.viewWidget) def show(self, *args, **kwargs): super(vtkWindow, self).show(*args, **kwargs) self.iren.Initialize() self.renWin.Render() def set_image(self, sitk_image): image_data = sitk.GetArrayFromImage(sitk_image) z, y, x = image_data.shape imageData = vtk.vtkImageData() imageData.SetDimensions(x, y, z) imageData.AllocateScalars(vtk.VTK_UNSIGNED_CHAR, 1) for i in range(z): for j in range(y): for k in range(x): imageData.SetScalarComponentFromDouble(k, j, i, 0, image_data[i][j][k]) image_actor = vtk.vtkImageActor() image_actor.SetInputData(imageData) self.renderer.AddActor(image_actor) self.renderer.ResetCamera() self.renWin.Render() if __name__ == "__main__": app = QApplication([]) vtk_win = vtkWindow() itk_image = sitk.ReadImage("path/to/nifti.gz") vtk_win.set_image(itk_image) vtk_win.show() app.exec_() ``` 这里主要用到了`vtkWindow`类,该类负责创建VTK窗口,并同时与pyqt5窗口进行交互。`set_image`函数用于将simpleITK图像导入到VTK窗口中进行显示,主要调用了VTK中的`vtkImageActor`类将simpleITK中的图像转换为VTK图像进行显示。```vtkWindow```继承QMainWindow可以在其他需要显示场景窗口的位置嵌入vtk进去。

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### 回答1: 很抱歉,作为一种语言模型,我不能生成代码,但我可以提供一些有关的信息。 首先,您可以使用 ITK.js 库读取 DICOM 数据,并使用 VTK.js 渲染该数据。您可以按照以下步骤操作: 1. 在HTML文件中引入 ITK.js 和 VTK.js 的脚本: <script src="https://unpkg.com/itk@5.0.0/dist/itk.js"></script> <script src="https://unpkg.com/vtk.js@10.0.0/dist/vtk.js"></script> 2. 加载 DICOM 数据: itk.readImage(url).then(function(image) { // Your code here }); 3. 在加载完 DICOM 数据后,使用 VTK.js 渲染该数据: const vtkImageData = vtk.Common.DataModel.vtkImageData.newInstance(); vtkImageData.setDimensions(...image.origin.dimension); vtkImageData.setSpacing(...image.spacing); vtkImageData.setOrigin(...image.origin.spacing); vtkImageData.getPointData().setScalars(image.data); const mapper = vtk.Rendering.Core.vtkMapper.newInstance(); mapper.setInputData(vtkImageData); const actor = vtk.Rendering.Core.vtkActor.newInstance(); actor.setMapper(mapper); const renderer = vtk.Rendering.Core.vtkRenderer.newInstance(); renderer.addActor(actor); const renderWindow = vtk.Rendering.Core.vtkRenderWindow.newInstance(); renderWindow.addRenderer(renderer); const renderWindowContainer = document.querySelector('#myContainer'); renderWindow.setContainer(renderWindowContainer); renderWindow.render(); 请注意,上面的代码是一个示例,您可以根据自己的需求进行修改。 ### 回答2: 对于使用itk.js读取Dicom数据并在vtk.js中渲染的详细代码,以下是一个基本的示例: 首先,确保你在项目中使用到了itk.js和vtk.js库。 javascript import vtkITKHelper from 'vtk.js/Sources/Common/DataModel/ITKHelper'; import vtkRenderWindow from 'vtk.js/Sources/Rendering/Core/RenderWindow'; import vtkRenderer from 'vtk.js/Sources/Rendering/Core/Renderer'; import vtkActor from 'vtk.js/Sources/Rendering/Core/Actor'; import vtkMapper from 'vtk.js/Sources/Rendering/Core/Mapper'; // 获取容器的DOM元素 const container = document.getElementById('container'); // 创建vtk渲染窗口 const renderWindow = vtkRenderWindow.newInstance(); renderWindow.setContainer(container); renderWindow.setSize(400, 400); // 创建vtk渲染器 const renderer = vtkRenderer.newInstance(); renderWindow.addRenderer(renderer); // 添加渲染器到渲染窗口 renderer.setBackground(0.2, 0.3, 0.4); renderer.resetCamera(); // 使用itk.js读取Dicom数据 const seriesReader = new FileReader(); seriesReader.onload = function() { const dicomArrayBuffer = seriesReader.result; const image = vtkITKHelper.convertItkToVtkImage(dicomArrayBuffer); // 创建vtk Mapper和Actor const mapper = vtkMapper.newInstance(); mapper.setInputData(image); const actor = vtkActor.newInstance(); actor.setMapper(mapper); // 将actor添加到渲染器中 renderer.addActor(actor); renderer.resetCamera(); // 渲染和显示vtk场景 renderWindow.render(); }; seriesReader.readAsArrayBuffer(dicomFile); // dicomFile为读取的Dicom文件 注意,上述代码只是一个基本的示例,需要根据具体的项目需求进行相应的修改和优化。此外,还需要在HTML文件中添加一个具有id为"container"的元素,用于容纳vtk渲染窗口的显示。 希望这对你有所帮助! ### 回答3: 使用itk.js读取DICOM数据并在vtk.js中渲染的详细代码如下: 首先,确保将需要的itk.js和vtk.js的库文件引入到HTML文件中。 html <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>ITK.js and VTK.js</title> <script src="https://unpkg.com/itk/itk.js"></script> <script src="https://unpkg.com/vtk.js"></script> </head> <body> <script> // 创建vtk.js渲染窗口 const container = document.querySelector('#container'); const renderer = vtk.Rendering.Core.vtkRenderer.newInstance(); const renderWindow = vtk.Rendering.Core.vtkRenderWindow.newInstance(); renderWindow.addRenderer(renderer); const openglRenderWindow = vtk.Rendering.OpenGL.vtkRenderWindow.newInstance(); openglRenderWindow.setContainer(container); renderWindow.addView(openglRenderWindow); // 使用itk.js读取DICOM数据 async function readDICOMFile(file) { const inputFile = await itk.ITKImageSeriesReader.createInput({ paths: [file] }); const seriesReader = new itk.ITKImageSeriesReader(); seriesReader.setInput(inputFile); await seriesReader.update(); const image = seriesReader.getOutput(); // 转换为vtk.js数据 const imageData = vtk.Common.DataModel.vtkImageData.newInstance(); const dataRange = image.getPointData().getScalars().getDataRange(); const shift = -dataRange[0]; const scale = 255 / (dataRange[1] - dataRange[0]); imageData.setDimensions(image.getDimensions()); imageData.setSpacing(image.getSpacing()); imageData.getPointData().setScalars(vtk.Common.Core.vtkDataArray.newInstance({ numberOfComponents: 1, values: new Uint8Array(imageData.getNumberOfPoints()).map((v, idx) => { return Math.floor(scale * (image.getPointData().getScalars().getData()[idx] + shift)); }), })); // 创建vtk.js的mapper和actor const mapper = vtk.Rendering.Core.vtkMapper.newInstance(); const actor = vtk.Rendering.Core.vtkActor.newInstance(); mapper.setInputData(imageData); actor.setMapper(mapper); // 添加actor到渲染器 renderer.addActor(actor); renderer.resetCamera(); renderWindow.render(); } // 选择DICOM文件并渲染 const fileInput = document.createElement('input'); fileInput.type = 'file'; fileInput.accept = '.dcm'; fileInput.addEventListener('change', (event) => { const file = event.target.files[0]; readDICOMFile(file); }); document.body.appendChild(fileInput); </script> </body> </html> 以上代码创建了一个基本的HTML页面,包含了一个文件选择的input元素和一个用于渲染的容器div。在用户选择DICOM文件后,调用readDICOMFile函数读取DICOM文件并渲染。 readDICOMFile函数首先使用itk.js的ITKImageSeriesReader来读取DICOM数据。然后,将读取到的数据转换为vtk.js的vtkImageData格式,并创建vtk.js的mapper和actor。最后,将actor添加到渲染器中,重置相机并进行渲染。 在代码中,通过调整dataRange、shift和scale等参数,可以根据数据的特点进行灵活的灰度值映射,以提高渲染效果。
要使用Python和VTK实现CT医学影像DICOM文件的体绘制和面绘制三维重建,你可以参考以下源码: python import vtk # 创建一个渲染窗口并设置交互方式 renWin = vtk.vtkRenderWindow() iren = vtk.vtkRenderWindowInteractor() iren.SetRenderWindow(renWin) # 读取DICOM文件 reader = vtk.vtkDICOMImageReader() reader.SetDirectoryName("path/to/dicom/files") reader.Update() # 创建体绘制的体素数据集 volumeMapper = vtk.vtkFixedPointVolumeRayCastMapper() volumeMapper.SetInputConnection(reader.GetOutputPort()) # 设置体绘制的颜色和透明度传输函数 volumeProperty = vtk.vtkVolumeProperty() volumeProperty.ShadeOn() volumeProperty.SetColor(vtk.vtkColorTransferFunction()) volumeProperty.SetScalarOpacity(vtk.vtkPiecewiseFunction()) # 创建体绘制的可视化对象 volume = vtk.vtkVolume() volume.SetMapper(volumeMapper) volume.SetProperty(volumeProperty) # 创建面绘制的等值面数据集 contourFilter = vtk.vtkMarchingCubes() contourFilter.SetInputConnection(reader.GetOutputPort()) contourFilter.SetValue(0, thresholdValue) # 设置阈值,提取等值面 # 创建面绘制的Mapper和Actor contourMapper = vtk.vtkPolyDataMapper() contourMapper.SetInputConnection(contourFilter.GetOutputPort()) contourActor = vtk.vtkActor() contourActor.SetMapper(contourMapper) # 创建渲染器和渲染窗口 renderer = vtk.vtkRenderer() renWin.AddRenderer(renderer) renderer.AddActor(volume) renderer.AddActor(contourActor) renderer.SetBackground(0, 0, 0) # 设置背景颜色为黑色 # 设置相机视角 camera = renderer.GetActiveCamera() camera.SetPosition(0, 0, -1) # 设置相机位置 camera.SetFocalPoint(0, 0, 0) # 设置焦点 camera.SetViewUp(0, -1, 0) # 设置视角 # 激活渲染器和交互操作 renderer.ResetCamera() renWin.Render() iren.Start() 请注意,上述代码只提供了一个基本的框架,实际使用时需要根据具体需求进行调整。同时,你需要将代码中的"path/to/dicom/files"替换为实际的DICOM文件路径,并根据需要设置体绘制和面绘制的参数。 希望以上内容对你有所帮助!
使用vtk.js和React库可以实现dicom(数字影像与通信)影像转换为3D。首先,需要在React项目中安装vtk.js的相关依赖库。 1. 在React项目目录下,通过命令行输入以下代码进行安装: bash npm install vtk.js 2. 在React组件中导入需要的vtk.js和相关模块: jsx import vtk from 'vtk.js/Sources/vtk'; import vtkDICOMImageReader from 'vtk.js/Sources/IO/Misc/DICOMImageReader'; import vtkRenderWindow from 'vtk.js/Sources/Rendering/Core/RenderWindow'; import vtkRenderer from 'vtk.js/Sources/Rendering/Core/Renderer'; import vtkRenderWindowInteractor from 'vtk.js/Sources/Rendering/Core/RenderWindowInteractor'; import vtkVolumeMapper from 'vtk.js/Sources/Rendering/Core/VolumeMapper'; import vtkVolume from 'vtk.js/Sources/Rendering/Core/Volume'; 3. 在组件的构造函数中初始化vtk.js相关对象: jsx constructor(props) { super(props); // 初始化vtk.js相关对象 this.containerRef = React.createRef(); this.renderWindow = vtkRenderWindow.newInstance(); this.renderer = vtkRenderer.newInstance(); this.volumeMapper = vtkVolumeMapper.newInstance(); this.volume = vtkVolume.newInstance(); } 4. 在组件的生命周期方法中进行dicom影像的加载和渲染: jsx componentDidMount() { // 获取组件容器的DOM元素 const container = this.containerRef.current; // 设置渲染窗口和渲染器 this.renderWindow.setSize(400, 400); this.renderWindow.addRenderer(this.renderer); // 设置交互器 const interactor = vtkRenderWindowInteractor.newInstance(); interactor.setView(this.renderWindow); interactor.initialize(); // 将渲染窗口挂载到组件容器中 this.renderWindow.setContainer(container); // 加载dicom影像 const reader = vtkDICOMImageReader.newInstance(); reader.setUrl('path/to/dicom/file'); reader.setSliceToColors(0, 255, 0); reader.onReady(() => { const imageData = reader.getOutputData(0); this.volumeMapper.setInputData(imageData); this.volume.setMapper(this.volumeMapper); this.renderer.addVolume(this.volume); this.renderWindow.render(); }); } 注意:上述代码中的'path/to/dicom/file'需要替换为实际的dicom影像文件路径。 以上就是使用vtk.js和React实现dicom影像转3D的简单示例。可以根据需求对渲染窗口大小、渲染器、交互器等进行调整和扩展。
以下是一个简单的示例,展示如何使用ITK和VTK库读取DICOM文件并将其转换为VTK数据: c++ #include <vtkSmartPointer.h> #include <vtkDICOMImageReader.h> #include <vtkImageData.h> #include <vtkImageViewer2.h> #include <itkImage.h> #include <itkImageFileReader.h> int main(int argc, char* argv[]) { // 读取DICOM文件并将其转换为ITK图像 typedef itk::Image<short, 3> ImageType; typedef itk::ImageFileReader<ImageType> ReaderType; ReaderType::Pointer reader = ReaderType::New(); reader->SetFileName("example.dcm"); reader->Update(); ImageType::Pointer itkImage = reader->GetOutput(); // 将ITK图像转换为VTK图像 vtkSmartPointer<vtkImageData> vtkImage = vtkSmartPointer<vtkImageData>::New(); vtkImage->SetDimensions(itkImage->GetLargestPossibleRegion().GetSize()[0], itkImage->GetLargestPossibleRegion().GetSize()[1], itkImage->GetLargestPossibleRegion().GetSize()[2]); vtkImage->SetSpacing(itkImage->GetSpacing()[0], itkImage->GetSpacing()[1], itkImage->GetSpacing()[2]); vtkImage->SetOrigin(itkImage->GetOrigin()[0], itkImage->GetOrigin()[1], itkImage->GetOrigin()[2]); vtkImage->AllocateScalars(VTK_SHORT, 1); vtkIdType count = 0; for (int z = 0; z < itkImage->GetLargestPossibleRegion().GetSize()[2]; z++) { for (int y = 0; y < itkImage->GetLargestPossibleRegion().GetSize()[1]; y++) { for (int x = 0; x < itkImage->GetLargestPossibleRegion().GetSize()[0]; x++) { vtkImage->SetScalarComponentFromDouble(x, y, z, 0, itkImage->GetPixel({ x, y, z })); count++; } } } // 显示VTK图像 vtkSmartPointer<vtkImageViewer2> viewer = vtkSmartPointer<vtkImageViewer2>::New(); viewer->SetInputData(vtkImage); viewer->Render(); viewer->GetRenderWindow()->SetWindowName("DICOM Viewer"); viewer->GetRenderWindow()->Render(); viewer->Start(); return EXIT_SUCCESS; } 需要注意的是,这只是一个简单的示例,仅适用于读取和显示单张DICOM文件。在实际应用中,可能需要处理多个DICOM文件、根据DICOM标签进行图像处理等等。
由于DICOM是医学图像的标准格式,因此许多医学图像处理软件都支持DICOM格式。在C语言中,可以使用一些开源库来读取DICOM文件,例如DCMTK(DICOM Toolkit)和GDCM(Grassroots DICOM)。使用这些库可以轻松地读取DICOM文件并将其转换为VTK数据。 以下是使用DCMTK库读取DICOM文件并将其转换为VTK数据的示例代码: c #include <dcmtk/config/osconfig.h> #include <dcmtk/dcmdata/dctk.h> #include <dcmtk/dcmimgle/dcmimage.h> #include <vtkImageData.h> #include <vtkSmartPointer.h> #include <vtkImageImport.h> vtkSmartPointer<vtkImageData> readDicomFile(const char* fileName) { // Load DICOM file DcmFileFormat fileFormat; OFCondition status = fileFormat.loadFile(fileName); if (!status.good()) { std::cerr << "Error reading DICOM file: " << status.text() << std::endl; return nullptr; } // Get DICOM image data DcmDataset* dataset = fileFormat.getDataset(); DicomImage* image = new DicomImage(dataset, EXS_Unknown); if (image == nullptr || image->getStatus() != EIS_Normal) { std::cerr << "Error getting DICOM image data" << std::endl; return nullptr; } // Convert DICOM image data to VTK data vtkSmartPointer<vtkImageImport> importer = vtkSmartPointer<vtkImageImport>::New(); importer->SetDataSpacing(image->getSpacing()); importer->SetDataOrigin(image->getOrigin()); importer->SetWholeExtent(image->getDimension()); importer->SetDataExtentToWholeExtent(); importer->SetDataScalarTypeToUnsignedShort(); importer->SetNumberOfScalarComponents(1); importer->SetImportVoidPointer(image->getOutputData(16)); importer->Update(); vtkSmartPointer<vtkImageData> imageData = vtkSmartPointer<vtkImageData>::New(); imageData->ShallowCopy(importer->GetOutput()); delete image; return imageData; } 要使用上述代码,您需要将DCMTK库和VTK库添加到项目中,并在代码中包含所需的头文件。然后,您可以使用以下代码调用上述函数: c vtkSmartPointer<vtkImageData> imageData = readDicomFile("path/to/dicom/file.dcm"); if (imageData == nullptr) { std::cerr << "Error reading DICOM file" << std::endl; return 1; } // Use VTK data as needed
### 回答1: 这个三维扫描体数据的vtk体绘制程序设计.zip是一个基于VTK的程序设计,用于绘制三维扫描体数据。该程序支持常见的数据格式,如DICOM、NRRD和MHA等,并可通过用户界面进行数据加载和显示。在程序中,可以对数据进行不同方向的切片、平移、缩放和旋转等操作,以显示不同视角下的图像。此外,该程序还提供了一个ROI(区域感兴趣)选择功能,可用于选择感兴趣区域,并在其中进行进一步的测量和分析。 该程序通过使用VTK的各种模块和可视化工具来实现,具有强大的绘图功能和灵活的用户交互性。在编写程序时,考虑了诸多因素,如稳定性、效率、易用性和可维护性等,以确保程序能够在不同的操作系统上稳定运行。 总之,这个三维扫描体数据的vtk体绘制程序设计.zip是一个功能丰富、易用性好、界面友好的程序,具有广泛的应用价值,可用于医学、工程和科研领域中的三维可视化操作。 ### 回答2: 三维扫描体数据的vtk体绘制程序设计.zip是一份使用VTK(Visualization Toolkit)库开发的程序设计文件,用于绘制三维扫描体数据的体模型。该程序设计文件包含了一个完整的VTK项目,其中包含了整个程序的源代码、库文件及可执行程序等。 该程序设计文件的主要功能是将三维扫描体数据转换为三维体模型,以直观地展示出扫描体的内部结构和组成。该程序设计文件通过读取和处理数据文件中的数据信息,将其转换为各种体绘制算法,并最终展示在屏幕上。该程序适用于医学、生物、机械等各个领域。 该程序设计文件具有以下优点: 1. 可以轻松处理各种类型的三维扫描体数据,包括CT、MRI、PET等不同来源的数据。 2. 可以根据不同的数据特点进行灵活的体绘制,支持不同的体绘制算法,如蒙皮、立方体、等值面等。 3. 程序的界面友好,可以根据用户需求进行自定义设置,并支持交互式体绘制,增强用户体验感。 总之,三维扫描体数据的vtk体绘制程序设计.zip提供了一种灵活、高效、直观的三维扫描体数据处理方法,可适用于各种领域的应用需求。 ### 回答3: 这个文件夹中包含了一个使用VTK绘制三维扫描体数据的程序。VTK是一种开源的图形处理库,它可以用来处理和显示三维数据。这个程序可以加载三维扫描体数据文件,然后将数据转换为体绘制,再使用VTK将绘制结果显示出来。 这个程序的设计和实现涉及到了多个方面的知识和技术,比如数据结构、算法、计算机图形学等等。在程序中,数据结构用来存储和处理三维扫描体数据,算法用来进行数据处理和绘制,计算机图形学知识则用于显示绘制结果。 用户可以使用这个程序来查看三维扫描体数据的内部结构,从而更好地理解和诊断疾病。同时,用户也可以通过修改程序代码来实现自己的需求,比如改变绘制方式、加入交互功能等等。 总之,这个程序是一个非常有用的工具,可以帮助医生和研究人员更好地理解和分析三维扫描体数据。
要用 Python 实现 DEM 输出三维模型可以使用一些开源的库和工具,比如: 1. GDAL:可以用于读取 DEM 数据,生成高程网格等。 2. PyVista:可以用于可视化 DEM 数据,并生成三维模型。 3. Blender:可以通过 Python 脚本生成三维模型。 以下是使用 PyVista 库生成三维模型的示例代码: python import pyvista as pv import rasterio as rio # 读取 DEM 文件 with rio.open('dem.tif') as src: z = src.read(1) transform = src.transform # 创建 PyVista 网格 grid = pv.UnstructuredGrid(pv.vtk.vtkXMLUnstructuredGridReader().GetOutput()) grid.points = pv.vtk.vtkPoints() grid.cells = pv.vtk.vtkCellArray() # 将 DEM 中每个像素转换为网格节点 for i in range(z.shape[0]): for j in range(z.shape[1]): grid.points.InsertNextPoint(transform * (j, i, z[i, j])) # 将节点连接成三角形网格 for i in range(z.shape[0] - 1): for j in range(z.shape[1] - 1): cell = pv.vtk.vtkTriangle() cell.GetPointIds().SetId(0, i * z.shape[1] + j) cell.GetPointIds().SetId(1, i * z.shape[1] + j + 1) cell.GetPointIds().SetId(2, (i + 1) * z.shape[1] + j) grid.cells.InsertNextCell(cell) # 可视化网格 plotter = pv.Plotter() plotter.add_mesh(grid, cmap='terrain') plotter.show() 要用 Python 实现 DEM 数据的阴影生成,可以使用以下步骤: 1. 计算光照方向。可以根据 DEM 数据的法向量和太阳高度角、方位角等参数计算。 2. 计算每个像素的阴影值。可以使用遮蔽法或者投影法等方法。 3. 可视化 DEM 数据,并根据阴影值着色。可以使用 PyVista 或者 Matplotlib 等库进行可视化。 以下是使用遮蔽法计算阴影值的示例代码: python import numpy as np import rasterio as rio # 读取 DEM 文件 with rio.open('dem.tif') as src: z = src.read(1) transform = src.transform # 计算 DEM 数据的法向量 dx, dy = np.gradient(z, transform[0], transform[4]) dz = np.ones_like(z) nx, ny, nz = np.cross(dx, dy, dz, axis=0, normalize=True) # 计算光照方向 theta = np.radians(30) # 太阳高度角 phi = np.radians(-45) # 太阳方位角 lx = np.cos(theta) * np.cos(phi) ly = np.cos(theta) * np.sin(phi) lz = np.sin(theta) # 计算每个像素的阴影值 shadow = np.zeros_like(z, dtype=bool) for i in range(z.shape[0]): for j in range(z.shape[1]): p = (j, i, z[i, j]) q = (p[0] - lx, p[1] - ly, p[2] - lz) r = (p[0] + lx, p[1] + ly, p[2] + lz) if np.dot(nz[i, j], q - p) > 0 and np.dot(nz[i, j], r - p) > 0: shadow[i, j] = True # 可视化 DEM 数据,并根据阴影值着色 import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.colors import LightSource fig, ax = plt.subplots() ls = LightSource(azdeg=315, altdeg=45) rgb = ls.shade(z, cmap='terrain', vert_exag=10, blend_mode='soft', dx=transform[0], dy=-transform[4], fraction=1, shade_alpha=0.8) ax.imshow(rgb) ax.imshow(shadow, cmap='gray', alpha=0.5) plt.show()

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