seg_label = seg_label[vis_inds]语句的含义及作用？

时间: 2023-06-04 08:08:25 浏览: 128
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SEG7_LUT_8.rar_SEG7_LUT?D0_SEG_74_SEG七段数码管_seg7_lut

这句代码的含义是根据一个布尔类型的数组 `vis_inds`，通过索引下标的方式从 `seg_label` 中选择某些元素，形成一个新的数组。这个操作的作用是筛选出 `vis_inds` 数组中值为 `True` 的位置所对应的元素，可以用于数据预处理、特征选择等应用场景。
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SEVEN_SEG.zip_seg_seven_seven se

标题中的"SEVEN_SEG.zip_seg_seven_seven se"似乎提到了一个与七段数码管（Seven Segment Display）相关的项目，而"vhdl seven segment key input test progra,"描述则表明这是一个使用VHDL编程语言设计的七段数码管...

解释代码ct_path = './volume-0.nii' seg_path = './segmentation-0.nii' ct_array = sitk.GetArrayFromImage(sitk.ReadImage(ct_path)) seg_array = sitk.GetArrayFromImage(sitk.ReadImage(seg_path)) seg_bg = seg_array == 0 seg_liver = seg_array >= 1 seg_tumor = seg_array == 2

这段代码的作用是读取两个医学图像文件，一个是ct图像文件(volumne-0.nii)，另一个是分割图像文件(segmentation-0.nii)。然后将读取到的ct图像和分割图像转换为numpy数组(ct_array和seg_array)，便于后续的图像处理...

timescale 1n/1ps module shiyan3( input clk, input rst, output seg_pi, output [7:0] seg_data ); reg[31:0]time_cnt; reg[7:0]num_cnt; always@(posedge clk or negedge rst) begin if(rst==1'b0) begin time_cnt<=32'd0; end else if(time_cnt==32'd49_000_000) begin time_cnt<=0; if(num_cnt==8'd10) begin num_cnt<=0; end else begin num_cnt<=num_cnt+1; end end else begin time_cnt<=time_cnt+32'd1; end end reg[7:0] seg_get_data; always@(posedge clk) begin if(num_cnt==8'd0) begin seg_get_data<=8'b1100_0000; end else if(num_cnt==8'd1) begin seg_get_data<=8'b1111_1001; end else if(num_cnt==8'd2) begin seg_get_data<=8'b1010_0100; end else if(num_cnt==8'd3) begin seg_get_data<=8'b1011_0000; end else if(num_cnt==8'd4) begin seg_get_data<=8'b1001_1001; end else if(num_cnt==8'd5) begin seg_get_data<=8'b1001_0010; end else if(num_cnt==8'd6) begin seg_get_data<=8'b1000_0010; end else if(num_cnt==8'd7) begin seg_get_data<=8'b1111_1000; end else if(num_cnt==8'd8) begin seg_get_data<=8'b1000_0000; end else if(num_cnt==8'd9) begin seg_get_data<=8'b1001_0000; end end assign seg_data=seg_get_data; endmodule 上述代码只能实现一位十进制的数字时钟，参考以上代码要求根据cyclone IV E 的FPGA实验板功能，设计四位数码管显示的数字时钟；要求：数字时钟能够准确计时并显示；开机显示00；具备控制功能按键有3个：清零、暂停、计时开始。数码管片四个选接口：DIG1，DIG2，DIG3，DIG4，数码管八个段选接口：SEG0，SEG1，SEG2，SEG3，SEG4，SEG5，SEG6，SEG7，给出Verilog代码

以下是四位数码管显示的数字时钟的Verilog代码，包含清零、暂停和计时开始功能： verilog module digital_clock( ...- 数码管的八个段选信号分别为SEG0、SEG1、SEG2、SEG3、SEG4、SEG5、SEG6、SEG7

请给下列代码添加注释：module ajishuqi(sw,seg_led1,seg_led2); input[3:0]sw; output reg[8:0]seg_led1; output reg[8:0]seg_led2; reg[8:0]seg[9:0]; initial begin seg[0]=9'h3f; seg[1]=9'h06; seg[2]=9'h5b; seg[3]=9'h4f; seg[4]=9'h66; seg[5]=9'h6d; seg[6]=9'h7d; seg[7]=9'h07; seg[8]=9'h7f; seg[9]=9'h6f; end always@(sw) begin case(sw) 4'b0000:begin seg_led1=seg[0]; seg_led2=seg[0];end 4'b0001:begin seg_led1=seg[0]; seg_led2=seg[1];end 4'b0010:begin seg_led1=seg[0]; seg_led2=seg[2];end 4'b0011:begin seg_led1=seg[0]; seg_led2=seg[3];end 4'b0100:begin seg_led1=seg[0]; seg_led2=seg[4];end 4'b0101:begin seg_led1=seg[0]; seg_led2=seg[5];end 4'b0110:begin seg_led1=seg[0]; seg_led2=seg[6];end 4'b0111:begin seg_led1=seg[0]; seg_led2=seg[7];end 4'b1000:begin seg_led1=seg[0]; seg_led2=seg[8];end 4'b1001:begin seg_led1=seg[0]; seg_led2=seg[9];end 4'b1010:begin seg_led1=seg[1]; seg_led2=seg[0];end 4'b1011:begin seg_led1=seg[1]; seg_led2=seg[1];end 4'b1100:begin seg_led1=seg[1]; seg_led2=seg[2];end 4'b1101:begin seg_led1=seg[1]; seg_led2=seg[3];end 4'b1110:begin seg_led1=seg[1]; seg_led2=seg[4];end 4'b1111:begin seg_led1=seg[1]; seg_led2=seg[5];end default:; endcase end endmodule module jishuqi( r,rb,clk,data,rst ); output reg r,rb; input wire data,clk,rst; //wire load; //and a1(load,clk,ena); always @(posedge clk or negedge rst) if(~rst) begin r <= 1'b0; rb <= 1'b1; end else begin r <= data; rb <= ~data; end endmodule

module ajishuqi(sw,seg_led1,seg_led2); // 输入端口 input[3:0]sw; // 输出端口 output reg[8:0]seg_led1; output reg[8:0]seg_led2; // 内部寄存器 reg[8:0]seg[9:0]; // 初始化段码 initial begin ...

cur_mask = seg_label[idx, :, :]语句的作用及含义

这句语句的作用是从二维张量 seg_label 中获取指定索引 idx 的二维子张量，并将其赋值给 cur_mask。其中，seg_label 表示语义分割后的标签图像，idx 表示当前处理的图像样本的索引。cur_mask 是一个布尔型的二维张量...

always @ (posedge sys_clk or negedge sys_rst_n) begin if (!sys_rst_n) seg_led <= 8'b0; else begin case (num) 4'd0 : seg_led <= 8'b1100_0000; 4'd1 : seg_led <= 8'b1111_1001; 4'd2 : seg_led <= 8'b1010_0100; 4'd3 : seg_led <= 8'b1011_0000; 4'd4 : seg_led <= 8'b1001_1001; 4'd5 : seg_led <= 8'b1001_0010; 4'd6 : seg_led <= 8'b1000_0010; 4'd7 : seg_led <= 8'b1111_1000; 4'd8 : seg_led <= 8'b1000_0000; 4'd9 : seg_led <= 8'b1001_0000; default : seg_led <= 8'b1100_0000; endcase end end

如果复位信号为低电平，数码管的输出信号seg_led将被赋值为8'b0。否则，根据数字信号num的值执行不同的case分支，将相应的数码管的控制信号输出到seg_led信号中。具体来说，当num为0时，seg_led输出1100_0000；当num...

如何把#对微调数据进行分词处理 train_seg = [] for line in train: seg_list = seg.cut(line.strip()) train_seg.append(' '.join(seg_list)) #print(train_seg) #加载标签数据 with open("D:\用来微调的模型\分词后贵港市港南区：高质量推动农业机械化.txt", 'r', encoding='utf-8') as f: label = f.readlines() #将标签数据转换为数字标签 label_dict = {} num_labels = 0 for line in label: if line.strip() not in label_dict: label_dict[line.strip()] = num_labels num_labels += 1 y_train = [label_dict[line.strip()] for line in label] 训练数据和标签数据的数量变得一致

seg_list = seg.cut(line.strip()) train_seg.append(' '.join(seg_list)) # 加载标签数据 with open("D:\用来微调的模型\分词后贵港市港南区：高质量推动农业机械化.txt", 'r', encoding='utf-8') as f: label ...

module race_game ( input clk , input rst , input [3:0]key , output [6:0]seg_led_1 , output [6:0]seg_led_2 , ); reg clk_divided; reg [6:0] seg[9:0]; reg [23:0] cnt; integer k; localparam PERIOD = 12000000; // 12MHz时钟信号的周期数 always @(posedge clk) begin if (!rst) begin cnt <= 0; clk_divided <= 0; end else begin if (cnt >= PERIOD-1) begin cnt <= 0; clk_divided <= ~clk_divided; end else begin cnt <= cnt + 1; end end end initial begin seg[0] = 7'h3f; // 0 seg[1] = 7'h06; // 1 seg[2] = 7'h5b; // 2 seg[3] = 7'h4f; // 3 seg[4] = 7'h66; // 4 seg[5] = 7'h6d; // 5 seg[6] = 7'h7d; // 6 seg[7] = 7'h07; // 7 seg[8] = 7'h7f; // 8 seg[9] = 7'h6f; // 9 end always @ (posedge clk_divided) begin if(!rst) begin for(k=10;k>0;k=k-1) begin case(k) 1'd0:begin seg_led_1<=seg[0];seg_led_2<=seg[0]; end 1'd1:begin seg_led_1<=seg[0];seg_led_2<=seg[1]; end 1'd2:begin seg_led_1<=seg[0];seg_led_2<=seg[2]; end 1'd3:begin seg_led_1<=seg[0];seg_led_2<=seg[3]; end 1'd4:begin seg_led_1<=seg[0];seg_led_2<=seg[4]; end 1'd5:begin seg_led_1<=seg[0];seg_led_2<=seg[5]; end 1'd6:begin seg_led_1<=seg[0];seg_led_2<=seg[6]; end 1'd7:begin seg_led_1<=seg[0];seg_led_2<=seg[7]; end 1'd8:begin seg_led_1<=seg[0];seg_led_2<=seg[8]; end 1'd9:begin seg_led_1<=seg[0];seg_led_2<=seg[9]; end 1'd10:begin seg_led_1<=seg[1];seg_led_2<=seg[0]; end endcase end seg_led_1<=seg[0]; seg_led_2<=seg[0]; end end always @ (posedge clk) begin if(!rst)begin if(k == 0) case(key) 4'd1:begin seg_led_1<=seg[0];seg_led_2<=seg[1]; end 4'd2:begin seg_led_1<=seg[0];seg_led_2<=seg[2]; end 4'd4:begin seg_led_1<=seg[0];seg_led_2<=seg[3]; end 4'd8:begin seg_led_1<=seg[0];seg_led_2<=seg[4]; end endcase end end endmodule 帮我检查一下这段代码的错误

2. 在 always @(posedge clk_divided) 块中，存在一个不必要的赋值 seg_led_1<=seg[0]; seg_led_2<=seg[0];，应该删除。 3. 在 always @(posedge clk) 块中，k 没有初始化，应该在一开始赋值为 0。 4. 在 always @...

import pkuseg from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer from sklearn.svm import SVC import joblib #加载 pkuseg 预训练模型 seg = pkuseg.pkuseg() #加载用来微调数据 with open("D:\统计数据原始数据\贵港市港南区：高质量推动农业机械化.txt", 'r', encoding='utf-8') as f: train = f.readlines() #对微调数据进行分词处理 train_seg = [] for line in train: seg_list = seg.cut(line.strip()) train_seg.append(' '.join(seg_list)) #print(train_seg) #加载标签数据 with open("D:\用来微调的模型\分词后贵港市港南区：高质量推动农业机械化.txt", 'r', encoding='utf-8') as f: label = f.readlines() #将标签数据转换为数字标签 label_dict = {} num_labels = 0 for line in label: if line.strip() not in label_dict: label_dict[line.strip()] = num_labels num_labels += 1 y_train = [label_dict[line.strip()] for line in label] #使用 TfidfVectorizer 将文本数据转换为向量表示 vectorizer = TfidfVectorizer() X_train = vectorizer.fit_transform(train_seg) #使用 SVM 进行分类 svm = SVC() svm.fit(X_train, y_train)

这段代码是使用 pkuseg 对文本进行分词处理，然后使用 TfidfVectorizer 将文本数据转换为向量表示，最后使用 SVM 进行分类。具体来说，先读取微调数据和标签数据，对微调数据进行分词处理，将标签数据转换为数字标签...

module xianshiqi( input clk , input rst_n , input [23:0]data,//待显示的数据 output wire[7:0] sel , output wire[7:0] seg ); //wire [24:0]data; // assign dig_seg = 8'd0; // assign dig_sel = 1'b0; reg [7:0] dig_sel; reg [7:0] dig_seg; localparam NUM_0 = 8'hC0, NUM_1 = 8'hF9, NUM_2 = 8'hA4, NUM_3 = 8'hB0, NUM_4 = 8'h99, NUM_5 = 8'h92, NUM_6 = 8'h82, NUM_7 = 8'hF8, NUM_8 = 8'h80, NUM_9 = 8'h90, NUM_A = 8'h88, NUM_B = 8'h83, NUM_C = 8'hC6, NUM_D = 8'hA1, NUM_E = 8'h86, NUM_F = 8'h8E, LIT_ALL = 8'h00, BLC_ALL = 8'hFF; parameter CNT_REF = 25'd1000; reg [9:0] cnt_20us; //20us计数器 reg [3:0] data_tmp; //用于取出不同位选的显示数据 // assign data = 32'hABCD_4413; //描述位选信号切换 //描述刷新计数器 always@(posedge clk or negedge rst_n)begin if(!rst_n)begin cnt_20us <= 25'd0; end else if(cnt_20us >= CNT_REF - 25'd1)begin cnt_20us <= 25'd0; end else begin cnt_20us <= cnt_20us + 25'd1; end end always@(posedge clk or negedge rst_n)begin if(!rst_n)begin dig_sel <= 8'hfe;//8'b1111_1110 end else if(cnt_20us >= CNT_REF - 25'd1)begin dig_sel <= {dig_sel[6:0],dig_sel[7]}; end else begin dig_sel <= dig_sel; end end assign sel = dig_sel; //段选信号描述 always@(posedge clk or negedge rst_n)begin if(!rst_n)begin data_tmp <= 4'd0; end else begin case(sel) 6'b11_1110:data_tmp <= data[ 3-:4]; 6'b11_1101:data_tmp <= data[ 7-:4]; 6'b11_1011:data_tmp <= data[11-:4]; 6'b11_0111:data_tmp <= data[15-:4]; 6'b10_1111:data_tmp <= data[19-:4]; 6'b01_1111:data_tmp <= data[23-:4]; default: data_tmp <= 4'hF; endcase end end always@(posedge clk or negedge rst_n)begin if(!rst_n)begin dig_seg <= BLC_ALL; end else begin case(data_tmp) 4'h0 : dig_seg <= NUM_0; 4'h1 : dig_seg <= NUM_1; 4'h2 : dig_seg <= NUM_2; 4'h3 : dig_seg <= NUM_3; 4'h4 : dig_seg <= NUM_4; 4'h5 : dig_seg <= NUM_5; 4'h6 : dig_seg <= NUM_6; 4'h7 : dig_seg <= NUM_7; 4'h8 : dig_seg <= NUM_8; 4'h9 : dig_seg <= NUM_9; 4'hA : dig_seg <= NUM_A; 4'hB : dig_seg <= NUM_B; 4'hC : dig_seg <= NUM_C; 4'hD : dig_seg <= NUM_D; 4'hE : dig_seg <= NUM_E; 4'hF : dig_seg <= NUM_F; default: ; endcase end end assign seg = dig_seg ; endmodule

在段选信号变化时，通过case语句将“data_tmp”中存储的数字转换为7个段的数据，并将其存入“dig_seg”中。最后，将“dig_sel”和“dig_seg”输出到“sel”和“seg”中，完成数码管的显示。 通过FPGA或CPLD等可编程...

给出相同功能的代码import os import numpy as np import nibabel as nib import imageio from PIL import Image def read_niifile(niifilepath): # 读取niifile文件 img = nib.load(niifilepath) # 提取niifile文件 img_fdata = img.get_fdata(dtype='float32') return img_fdata def save_fig(niifilepath, savepath, num, name): # 保存为图片 name = name.split('-')[1] filepath_seg = niifilepath + "segmentation\\" + "segmentation-" + name filepath_vol = niifilepath + "volume\\" + "volume-" + name savepath_seg = savepath + "segmentation\\" savepath_vol = savepath + "volume\\" if not os.path.exists(savepath_seg): os.makedirs(savepath_seg) if not os.path.exists(savepath_vol): os.makedirs(savepath_vol) fdata_vol = read_niifile(filepath_vol) fdata_seg = read_niifile(filepath_seg) (x, y, z) = fdata_seg.shape total = x * y for k in range(z): silce_seg = fdata_seg[:, :, k] if silce_seg.max() == 0: continue else: silce_seg = (silce_seg - silce_seg.min()) / (silce_seg.max() - silce_seg.min()) * 255 silce_seg = np.uint8(Image.fromarray(silce_seg).convert('L')) silce_seg = cv2.threshold(silce_seg, 1, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1] if (np.sum(silce_seg == 255) / total) > 0.015: silce_vol = fdata_vol[:, :, k] silce_vol = (silce_vol - silce_vol.min()) / (silce_vol.max() - silce_vol.min()) * 255 silce_vol = np.uint8(Image.fromarray(silce_vol).convert('L')) imageio.imwrite(os.path.join(savepath_seg, '{}.png'.format(num)), silce_seg) imageio.imwrite(os.path.join(savepath_vol, '{}.png'.format(num)), silce_vol) num += 1 return num if __name__ == '__main__': path = r'C:\Users\Administrator\Desktop\LiTS2017' savepath = r'C:\Users\Administrator\Desktop\2D-LiTS2017' filenames = os.listdir(path + "segmentation") num = 0 for filename in filenames: num = save_fig(path, savepath, num, filename)

这段代码与之前的代码实现不同，它是用于将3D医学图像数据转换为2D图像的。具体来说，它实现了以下功能： 1. 读取niifile文件，提取数据。 2. 将数据保存为图片。 3. 根据阈值判断是否需要保存该图片。...

替换掉此代码里的import cv2模块，import os import numpy as np import nibabel as nib import imageio import cv2 def read_niifile(niifilepath): # 读取niifile文件 img = nib.load(niifilepath) # 提取niifile文件 img_fdata = img.get_fdata(dtype='float32') return img_fdata def save_fig(niifilepath, savepath, num, name): # 保存为图片 name = name.split('-')[1] filepath_seg = niifilepath + "segmentation\\" + "segmentation-" + name filepath_vol = niifilepath + "volume\\" + "volume-" +name savepath_seg = savepath + "segmentation\\" savepath_vol = savepath + "volume\\" if not os.path.exists(savepath_seg): os.makedirs(savepath_seg) if not os.path.exists(savepath_vol): os.makedirs(savepath_vol) fdata_vol = read_niifile(filepath_vol) fdata_seg = read_niifile(filepath_seg) (x, y, z) = fdata_seg.shape total = x * y for k in range(z): silce_seg = fdata_seg[:, :, k] # 三个位置表示三个不同角度的切片 if silce_seg.max() == 0: continue else: silce_seg = (silce_seg-silce_seg.min())/(silce_seg.max() - silce_seg.min())*255 silce_seg = cv2.threshold(silce_seg, 1, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1] if (np.sum(silce_seg == 255) / total) > 0.015: silce_vol = fdata_vol[:, :, k] silce_vol = (silce_vol - silce_vol.min()) / (silce_vol.max() - silce_vol.min()) * 255 imageio.imwrite(os.path.join(savepath_seg, '{}.png'.format(num)), silce_seg) imageio.imwrite(os.path.join(savepath_vol, '{}.png'.format(num)), silce_vol) num += 1 # 将切片信息保存为png格式 return num if __name__ == '__main__': path= 'E:\\dataset\\LiTS17\\' savepath = 'E:\\dataset\\LiTS17\\2d\\' filenames = os.listdir(path + "segmentation") num = 0 for filename in filenames: num = save_fig(path, savepath, num, filename)

silce_seg = (silce_seg-silce_seg.min())/(silce_seg.max() - silce_seg.min())*255 silce_seg = cv2.threshold(silce_seg, 1, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1] if (np.sum(silce_seg == 255) / total) > 0.015: ...

import os import numpy as np import nibabel as nib import imageio import cv2 def read_niifile(niifilepath): # 读取niifile文件 img = nib.load(niifilepath) # 提取niifile文件 img_fdata = img.get_fdata(dtype='float32') return img_fdata def save_fig(niifilepath, savepath, num, name): # 保存为图片 name = name.split('-')[1] filepath_seg = niifilepath + "segmentation\\" + "segmentation-" + name filepath_vol = niifilepath + "volume\\" + "volume-" + name savepath_seg = savepath + "segmentation\\" savepath_vol = savepath + "volume\\" if not os.path.exists(savepath_seg): os.makedirs(savepath_seg) if not os.path.exists(savepath_vol): os.makedirs(savepath_vol) fdata_vol = read_niifile(filepath_vol) fdata_seg = read_niifile(filepath_seg) (x, y, z) = fdata_seg.shape total = x * y for k in range(z): silce_seg = fdata_seg[:, :, k] # 三个位置表示三个不同角度的切片 if silce_seg.max() == 0: continue else: silce_seg = (silce_seg - silce_seg.min()) / (silce_seg.max() - silce_seg.min()) * 255 silce_seg = cv2.threshold(silce_seg, 1, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1] if (np.sum(silce_seg == 255) / total) > 0.015: silce_vol = fdata_vol[:, :, k] silce_vol = (silce_vol - silce_vol.min()) / (silce_vol.max() - silce_vol.min()) * 255 imageio.imwrite(os.path.join(savepath_seg, '{}.png'.format(num)), silce_seg) imageio.imwrite(os.path.join(savepath_vol, '{}.png'.format(num)), silce_vol) num += 1 # 将切片信息保存为png格式 return num if __name__ == '__main__': path = r"C:\Users\Administrator\Desktop\LiTS2017" savepath = r"C:\Users\Administrator\Desktop\2D-LiTS2017" filenames = os.listdir(path + "segmentation") num = 0 for filename in filenames: num = save_fig(path, savepath, num, filename)替换掉代码中的cv2模块，实现相同功能

silce_seg = (silce_seg - silce_seg.min()) / (silce_seg.max() - silce_seg.min()) * 255 silce_seg = Image.fromarray(silce_seg.astype(np.uint8)) silce_seg = ImageOps.autocontrast(silce_seg, cutoff=1) ...

def out_to_rgb(out,PALETTE,CLASSES): palette = np.array(PALETTE) assert palette.shape[0] == len(CLASSES) assert palette.shape[1] == 3 assert len(palette.shape) == 2 color_seg = np.zeros((out.shape[0], out.shape[1], 3), dtype=np.uint8) for label, color in enumerate(palette): color_seg[out == label, :] = color tran=transforms.ToTensor() color_seg=tran(color_seg) return color_seg def out_to_rgb_np(out,PALETTE,CLASSES): palette = np.array(PALETTE) assert palette.shape[0] == len(CLASSES) assert palette.shape[1] == 3 assert len(palette.shape) == 2 color_seg = np.zeros((out.shape[0], out.shape[1], 3), dtype=np.uint8) for label, color in enumerate(palette): color_seg[out == label, :] = color return color_seg逐句解释

- color_seg=tran(color_seg)：将经过转换后的 numpy 数组 color_seg 转换为 torch.Tensor，并将其赋值给变量 color_seg。 - return color_seg：返回转换后的 RGB 彩色图像，类型为 torch.Tensor。 - def out_...

//切换数码管段选 always @(posedge clk or negedge rst_n) begin if (!rst_n) begin seg_flag<=0; end else begin case (sel) 6'b111_110: begin seg_flag<=dout_time[19:18]; dot<=1'b1;end //小时 十位 6'b111_101: begin seg_flag<=dout_time[17:14]; dot<=1'b0;end //小时 个位 6'b111_011: begin seg_flag<=dout_time[13:11]; dot<=1'b1;end //分钟 十位 6'b110_111: begin seg_flag<=dout_time[10:7]; dot<=1'b0;end //分钟 个位 6'b101_111: begin seg_flag<=dout_time[6:4]; dot<=1'b1;end //秒 十位 6'b011_111: begin seg_flag<=dout_time[3:0]; dot<=1'b1;end //秒 个位 default :seg_flag<=0; endcase end end

这段代码是一个 Verilog HDL 的模块，用于控制数码管的显示。...在模块内部，使用了 case 语句根据 sel 的值选择需要显示的数据，然后将数据送到数码管的段选信号中。同时，还控制了数码管小数点的显示。

import os import numpy as np import nibabel as nib import imageio import cv2 def read_niifile(niifilepath): # 读取niifile文件 img = nib.load(niifilepath) # 提取niifile文件 img_fdata = img.get_fdata(dtype='float32') return img_fdata def save_fig(niifilepath, savepath, num, name): # 保存为图片 name = name.split('-')[1] filepath_seg = niifilepath + "segmentation\" + "segmentation-" + name filepath_vol = niifilepath + "volume\" + "volume-" + name savepath_seg = savepath + "segmentation\" savepath_vol = savepath + "volume\" if not os.path.exists(savepath_seg): os.makedirs(savepath_seg) if not os.path.exists(savepath_vol): os.makedirs(savepath_vol) fdata_vol = read_niifile(filepath_vol) fdata_seg = read_niifile(filepath_seg) (x, y, z) = fdata_seg.shape total = x * y for k in range(z): silce_seg = fdata_seg[:, :, k] # 三个位置表示三个不同角度的切片 if silce_seg.max() == 0: continue else: silce_seg = (silce_seg - silce_seg.min()) / (silce_seg.max() - silce_seg.min()) * 255 silce_seg = cv2.threshold(silce_seg, 1, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1] if (np.sum(silce_seg == 255) / total) > 0.015: silce_vol = fdata_vol[:, :, k] silce_vol = (silce_vol - silce_vol.min()) / (silce_vol.max() - silce_vol.min()) * 255 imageio.imwrite(os.path.join(savepath_seg, '{}.png'.format(num)), silce_seg) imageio.imwrite(os.path.join(savepath_vol, '{}.png'.format(num)), silce_vol) num += 1 # 将切片信息保存为png格式 return num if name == 'main': path = r"C:\Users\Administrator\Desktop\LiTS2017" savepath = r"C:\Users\Administrator\Desktop\2D-LiTS2017" filenames = os.listdir(path + "segmentation") num = 0 for filename in filenames: num = save_fig(path, savepath, num, filename) 替换掉代码中的cv2模块，实现相同功能

silce_seg = (silce_seg - silce_seg.min()) / (silce_seg.max() - silce_seg.min()) * 255 silce_seg = Image.fromarray(silce_seg.astype('uint8')) silce_seg = ImageOps.autocontrast(silce_seg, cutoff=1) ...
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