monai加载与显示图像测试

代码如下：# -*- coding: UTF-8 -*-from PIL import Imageimport osdef get_filelist(path):Filelist = []for home, dirs, files in os.walk(path):for filename in files:# 文件名列表，包含完整路径if "txt" in filename:

医学图像增强看到的医学图像增强 python package，备用。MIC-DKFZ/batchgenerators

SimpleITK 图像配准在网上找的资源，效果不佳，等清楚了函数和原理再细改，调试效果。# -*- coding : UTF-8 -*-# @file: regist.py# @Time: 2021-11-12 17:00# @Author : wmzimport SimpleITK as sitk# Utility method that either downloads data from

GAN在医学图像生成中的应用1、重建2、合成GAN框架由生成器(G)、鉴别器(D)以及真实数据X的训练数据集组成。G生成器,是一个多层网络参数θG,旨在找到一种映射x = G(z,θG)。通过映射,G生成假数据。另一方面,鉴别器D(x;θD)旨在把假样本和真实数据区分开来。min⁡Gmax⁡DV(D,G)=Ex∼pdata(x)[log(D(x))]+Ez∼pz(z)[1−log(D(G(z)))

PyCharm中编写ipynb文件首先确认anaconda 中安装了Jupyter notebook.如果是2019版，确保使用PyCharm专业版，Community Edition不包括Jupyter笔记本集成。另一种是在anaconda的cmd里面，输入jupyter notebook启动服务参考: PyCharm中编写ipynb文件...

YOLOv8的3个检测头一共有80x80+40x40+20x20=8400个输出单元格，每个单元格包含x,y,w,h这4项再加80个类别的置信度总共84项内容，所以通过上面命令导出的onnx模型的输出维度为1x84x8400。这样的通道排列顺序有个问题，那就是后处理的时候会造成内存访问不连续。修改代码后需要执行前面的安装命令pip install -e '.[dev]'使代码生效。这样修改后再执行

docker自定义安装路径

之前一直使用SVN管理代码，觉得很好用，现在换工作了，新公司使用git管理代码，所以做一下git的使用笔记。Visual Studio Code是微软公司推出的一款跨平台代码编辑(Edit)-编译(Build)-调试(Debug)工具。git多人协作的时候需要查看日志，如果能在当前代码中查看到那是很方便的一件事，能省去很多时间去其他工具查看，提高工作效率。VsCode中的GitLens插件刚好能满

只在windows下测试通过，Linux没有测试。string p;void getFiles(string path, vector<string>& files, string postfix){//文件句柄longhFile = 0;//文件信息struct _finddata_t fileinfo;string current_path = path + "/*.*";