原始视频是41秒，每秒30帧，opencv提供了简单的实现来切分视频。代码：# !/usr/bin/python3# -*- coding:utf-8 -*-# Author:WeiFeng Liu# @Time: 2021/12/9 上午8:19import cv2import globimport osdef video_to_frame(save_path,video_path):# sav

使用网上的大多数格式转换过来图像失真过于严重，出现了这种情况：而原始图像是：读取的过程中直接变成了二值图，所以就先对读取到的原始像素矩阵做归一化，在*255变为灰度图，代码如下：import SimpleITK as sitKimport numpy as npimport cv2import osdef convert_from_dicom_to_png(img,low_window,high_

最近在做医学图像相关的实践,数据集图像是dicom格式的,标注是nrrd格式的图像.为了方便后期的模型搭建和训练转一下格式.python读取nrrd格式的图像需要用到pynrrd库,使用pip就可以安装:pip install pynrrd核心代码:import numpy as npimport nrrdimport osimport cv2def nrrd_to_png(nrrd_filena

本题要求提取一个字符串中的所有数字字符（‘0’……‘9’），将其转换为一个整数输出。输入格式：输入在一行中给出一个不超过80个字符且以回车结束的字符串。输出格式：在一行中输出转换后的整数。题目保证输出不超过长整型范围。输入样例：free82jeep5输出样例：825s = input()res = ""for i in s:if i >= '0' and i ...

网络结构U-net是MICCAI2015的专门针对医学影像分割设计的网络结构，直到今天还是很好用，效果任然很好。网络的左半部分是Encode部分，此部分将输入图像逐步下采样得到高层的语义信息。右半部分是Decoder部分，将Encode提取的语义特征逐步恢复为原始图像的尺寸，中间是跳跃连接，将下采样过程中提取到的不同level的特征加入到Decoder中，得到更好的分割结果。完整训练代码和数据可以

介绍虽然说咱也不知道这个Grad-CAM的数学理论是如何推导的，但是在看论文的时候发现很多论文里面都用了Grad-CAM来可视化模型的特征图，用来显示网络对ROI区域的捕捉。想详细了解的话看一下B站大佬噼里啪啦的讲解视频。推荐代码code:https://github.com/jacobgil/pytorch-grad-cam安装pytorch-grad-cam ：pip install grad

代码如下：from PIL import Imageimport ospath = r'图片存储的路径'newpath = r'转换后存储图片的路径'def RGBtoGray(path):files = os.listdir(path)for file in files:imgpath = path + '/' + file#print(imgpath)#im = Image.open(imgp