# %load brain_tumor_3d.py import argparse import sys import os from MainWindow import * def redirect_vtk_messages(): """ Redirect VTK related error messages to a file.""" import tempfile tempfile.template = 'vtk-err' f = tempfile.mktemp('.log') log = vtk.vtkFileOutputWindow() log.SetFlush(1) log.SetFileName(f) log.SetInstance(log) def verify_type(file): ext = os.path.basename(file).split(os.extsep, 1) if ext[1] != 'nii.gz': parser.error("File doesn't end with 'nii.gz'. Found: {}".format(ext[1])) return file if __name__ == "__main__": parser = argparse.ArgumentParser(description='Reads Nii.gz Files and renders them in 3D.') parser.add_argument('-i', type=lambda fn: verify_type(fn), help='an mri scan (nii.gz)') parser.add_argument('-m', type=lambda fn: verify_type(fn), help='the segmentation mask (nii.gz)') args = parser.parse_known_args() redirect_vtk_messages() app = QtWidgets.QApplication(sys.argv) # with open("D:\VTK算法1\3d-nii-visualizer-master\visualizer\captk.qss") as css: #read_css = css.read() #app.setStyleSheet(read_css) app.BRAIN_FILE = args.i app.MASK_FILE = args.m window = MainWindow(app) sys.exit(app.exec_())
时间: 2024-04-15 17:25:26 浏览: 17
这段代码是一个用于读取和渲染3D Nii.gz文件的应用程序。它使用了argparse模块来解析命令行参数,并使用MainWindow类来创建一个GUI窗口。
在代码中,`-i`和`-m`是两个命令行参数,用于指定MRI扫描文件和分割掩模文件的路径。`verify_type`函数用于验证文件的扩展名是否为'nii.gz',并返回文件路径。这样可以确保输入的文件是符合要求的。
`redirect_vtk_messages`函数用于将VTK相关的错误消息重定向到一个文件中,以便后续检查和分析。
接下来,创建一个Qt应用程序`app`,并将命令行参数中的文件路径分配给`app.BRAIN_FILE`和`app.MASK_FILE`。然后,创建一个MainWindow对象`window`,并运行应用程序。
你可以使用命令行来运行这个脚本,并通过`-i`和`-m`参数来指定需要处理的MRI扫描文件和分割掩模文件。
相关问题
bash training_scripts/run_training_tumor.sh运行方式
运行 `bash training_scripts/run_training_tumor.sh` 的方式会执行一个 bash 脚本,该脚本会调用 Python 程序来训练一个肿瘤识别模型。在执行该脚本之前,你需要确保已经安装了必要的 Python 库和依赖项,并设置好训练数据集和模型保存的路径。你可以编辑该脚本中的配置参数,例如训练轮数、学习率等,以满足你的需求。在执行该脚本时,请确保你当前的工作目录是在该脚本所在的目录下。
bash training_scripts/run_training_tumor.sh 含义
这个命令是在运行名为 "run_training_tumor.sh" 的 bash shell 脚本文件。该脚本文件的作用是用来训练肿瘤分类模型。具体来说,这个脚本文件会读取配置文件中的参数和超参数设置,然后使用这些参数来配置训练过程,并且启动训练过程。在训练过程结束之后,该脚本文件会输出一些评估结果和保存训练好的模型。