停车场收费管理系统数据流图、E-R图和DCM图

好的，我可以为你解答这个问题。

停车场收费管理系统可以使用数据流图、E-R图和DCM图进行建模，下面分别介绍它们：

1. 数据流图

数据流图是一种图形化的工具，用于描述系统的输入、输出和处理。停车场收费管理系统的数据流图可以分为三个层次：0层、1层和2层。0层表示整个系统的输入和输出，1层表示系统的主要功能，2层表示1层的细节。

2. E-R图

E-R图（实体-关系图）是一种用于描述实体之间关系的图形化工具。停车场收费管理系统的E-R图包括实体和它们之间的关系。实体可以包括车辆、停车场、收费员、用户等。它们之间的关系可以包括停车、收费、查询等。

3. DCM图

DCM图（数据流程图）是一种用于描述系统数据流和处理的图形化工具。停车场收费管理系统的DCM图包括数据流、处理和数据存储。数据流可以包括车辆信息、收费信息、查询信息等。处理可以包括计算费用、显示信息等。数据存储可以包括车辆信息库、收费信息库等。

以上是停车场收费管理系统的三种建模工具，它们可以帮助系统分析师和设计师更好地理解系统的流程和功能。

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python如何保存dcm图片

Python中可以使用pydicom库来读取和保存DICOM文件，包括dcm图片。以下是一个简单的示例代码：

import pydicom

# 读取dcm文件
dcm = pydicom.dcmread("path/to/dcm/file")

# 保存为png图片
pydicom.filewriter.dcmwrite("path/to/png/file.png", dcm.pixel_array, {'PhotometricInterpretation': 'RGB'})

在上面的代码中，`pydicom.dcmread()`函数用于读取dcm文件，`dcm.pixel_array`属性提取出图像数据。然后使用`pydicom.filewriter.dcmwrite()`函数将图像数据保存为PNG格式的图片。这里需要注意的是，DICOM文件中的像素数据可能存储在不同的数据类型中，如16位整数、32位浮点数等，需要根据具体情况进行转换。

基于原始dcm数据(100多g),根据良恶性程度(1-5) 利用matlab分割出肺结节图片数据(j

对于这个问题，需要一个相对完整的流程来解决。基于原始dcm数据分割出肺结节图片数据主要可以分为以下几步：

1、读取dcm数据。使用MATLAB中的DICOM工具箱，通过读取DICOM格式文件的元数据信息，获取图像的尺寸、像素间距等信息，并将图像数据按照顺序存储在一个三维矩阵中。

2、预处理与分割。对读取到的原始dcm数据进行预处理，如去噪、平滑等操作，以消除图像中的噪声和干扰，然后进行分割，根据小区域特征计算，对图像进行分割提取出感兴趣的结节区域，并将结果存储为二进制图像。

3、进行特征提取。利用已有的肺结节数码图像特征提取方法，对分割出来的肺结节的二进制图像数据，提取有关特征和信息（形态、纹理、边界、灰度等）。

4、进行分类。将分割得到的图像数据按照良恶性程度进行分类，可以使用不同的特征属性和分类算法，如支持向量机、神经网络等。

5、重构图像数据。将分类得到的图像数据进行重构，得到良性和恶性的肺结节图像数据，保存到新的文件中，方便后续的使用和分析。

综上所述，基于原始dcm数据分割出肺结节图片数据需要进行多个步骤，其中预处理、分割和特征提取是重要的环节，而分类则需要考虑特征属性和算法的选择，这些方法都需要结合具体情况来调整和优化，才能取得比较好的效果。