医学图像是反映解剖区域内部结构或内部功能的图像，它是由一组图像元素——像素（2D）或立体像素（3D）组成的。医学图像是由采样或重建产生的离散性图像表征，它能将数值映射到不同的空间位置上。像素的数量是用来描述某一成像设备下的医学成像的，同时也是描述解剖及其功能细节的一种表达方式。像素所表达的具体数值是由成像设备、成像协议、影像重建以及后期加工所决定的
医学影像是由磁共振成像（MRI），计算机断层扫描（CT）和正电子发射断层扫描（PET）等系统产生的。它们通常是三维的，有时还具有随时间或方向而变化的维度。除此之外还包含其他很多信息。这些信息和影像通常是通过几种专用格式存储的。
继年初推出的DALL-E 2用天才画笔惊艳所有人之后，周二OpenAI发布了最新的图像生成模型「POINT-E」，它可通过文本直接生成3D模型。
现在人人都用手持设备（例如手机、平板）等拍照，并通过简单的修图应用对图片编辑处理。人们通过不同的修图工具，能轻松创造出不同风格的图片。
丰色 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 最近，Meta AI推出了这样一个“杂食者” （Omnivore）模型，可以对不同视觉模态的数据进行分类，包括图像、视频和3D数据。 比如面对最左边的图像，它可以从深度图、单视觉3D图和视频数据集中搜集出与之最匹配的结果。 这在之前，都要分用不同的模型来实现；现在一个模型就搞定了。 而且Omnivore易于训练，使用现成的标准数据集，就能让其性能达到与对应单模型相当甚至更高的水平。 实验结果显示，Omnivore在图像分类数据集ImageNet上能达
对与深度学习相关的医疗保障工作而言，2017 年的 “Nvidia GTC 大会” 绝对是一个绝佳的信息来源。在大会上，有诸如 Ian GoodFellow 和 Jeremy Howard 的深度学习专家分享了他们对深度学习的见解；还有一些顶级医学院（例如西奈山医学院、纽约大学医学院、麻省综合医院等）和 Kaggle 在大会上介绍他们的建模战略。 在上一篇文章中，我们谈论了深度学习相关的基本内容。本文，我们将关注于医学图像及其格式。 本文分为三个部分——医学图像及其组成、医学图像格式和医学图像的格式转换
将图像拖放到代码行或公式行中；应用复杂的图像处理算法；在一个系统中，通过一个集成的工作流程，就可以分析、可视化和生成交互式应用程序。
加利福尼亚大学洛杉矶分校的一个研究小组设计了一种扩展荧光显微镜功能的技术，该技术使科学家能够使用特殊照明条件下发光的染料精确标记活细胞和组织的各个部分。研究人员利用人工智能将二维图像转换成虚拟三维切片的堆栈，这些三维切片显示了生物体内的活动。
3D卵巢超声中的自动卵泡检测是一项具有挑战性的任务。只有在对相同数据进行测试时，才能对不同的卵泡检测方法进行客观比较。
近日，来自德国埃尔兰根-纽伦堡大学的学者提出了一种新颖的神经网络方法，用于3D图像的场景细化和新视图合成。
AV1 图像格式或 AVIF 是地球上最新的图像编解码器。AVIF 是一种优化的图像格式，旨在使我们的图像更小，同时保持相同的质量（无损），AVIF 的文件扩展名是 .avif。
喵，猫头虎博主来啦！🐯 今天我们要聊聊Go语言里那些闪亮亮的东西——图像处理。Go语言的图像处理包不仅强大而且易用，让像素操作和色彩转换变得轻而易举。在这篇文章中，我们将深入探究image和image/color包的核心类型和功能，了解如何将这些功能应用到我们的Go项目中。准备好了吗？让我们一起跳入Go的多彩世界！🎨
近年来，机器视觉技术变得越来越复杂，工业领域的图像处理更多的专注于3D传感器，而且越来越多的技术已经完善并且投入到实际应用中，包括焊缝的检测，以及在生产过程中对未分类部件进行仓拣或精确测量金属板。可以说，机器视觉已经转向了3D。
Stability AI 和 Tripo AI 合作开发了一款令人瞩目的图像到 3D 生成模型—TripoSR。这个模型的出现，为我们带来了将 2D 图像转换为逼真 3D 场景的全新可能性。
选自Medium 作者：Taposh Dutta-Roy 机器之心编译 参与：Nurhachu Null、李泽南 今年 3 月，英伟达的 GTC 2017 大会上展示了很多深度学习技术在医疗领域中的卓越工作。Ian GoodFellow、Jeremy Howard 以及其他的深度学习专家都分享了他们对深度学习的见解。顶尖的医科学校（例如西奈山医院、纽约大学、麻省综合医院等）以及肺癌 BOWL 的获奖者 Kaggle 一起解释了他们的建模策略。回顾我们的系列文章，在上一篇文章中，我们讨论了在文本和图像数据上的
近日，由格拉斯哥大学计算科学学院数据科学研究员Alex Turpin博士带领的研究团队研究团队开发了一种崭新的3D成像方法：通过捕获有关光子的时间信息而不是其空间坐标来成像。
羿阁 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 有没有空间感差的小伙伴，每次拿到乐高说明书都不知如何下手？ 这回，可以动的乐高说明书来了！ 清华姚班校友、斯坦福大学助理教授吴佳俊，带领团队研发了一项能把纸上的说明书转化为3D动画的技术，目前该论文已入选2022年计算机视觉顶会ECCV。 看完效果图，有网友直呼：这对所有年龄段的乐高爱好者都大有帮助！ 3D动画说明书 尽管乐高的说明书都是由专业设计师编写的，但对于想象力差的人，不得不说，还是3D动画更香。 这一步转化看上去容易，其实背后隐藏着两
Permute 3 for mac最新特别版带给大家！可以帮助用户转换自己需要的音频视频格式支持当前所有流行的音视频格式，使用非常方便。
Permute 3 for Mac 是专为 macOS 设计的多功能视频和音频转换器。它允许您将媒体文件转换为与各种设备和应用程序兼容的不同格式。使用 Permute 3，您可以轻松地将视频、音乐文件和图像转换为您选择的格式，而无需任何技术专业知识。其直观的界面和拖放功能使其易于初学者和专业人士使用。
现在Facebook已经将此项技术完善，并集成到了APP上，也就是说，在FB软件上，用静态的2D照片，也能体会到丰满的3D立体感。
我们犹记得2013年，周董为圆一次与邓丽君合唱的美梦，不惜耗资千万，最终在全息投影技术的帮助下，将一代歌后再次带回到了我们身边。除了能再见已故之人，全息投影还能将那些活在虚拟世界中的人物具象化，如宅男女神初音未来活生生从屏幕中跳脱出来，在众人面前唱歌跳舞，但这样的代价同样不菲。 按照当前的科技水平，全息投影技术已不能算是什么黑科技，且已日趋成熟，但为何至今还未成熟呢？关键原因是贵！而近日，Look Glass Factory推出了一款Holoplayer One交互式全息显示器，售价为750美元，目前开始接
该算法通过研究细胞的变化来进一步研究相关疾病的变化，获得了多项人类尚未发现的研究成果。 眼睛是心灵的窗口，但从去年开始，谷歌的研究团队就利用机器学习将眼睛转化为检查人体健康的“窗口”，他们通过算法分析人体的高精度3D视网膜照片发现，图像里面包含的信息可以用来判断出一个人的血压、年龄和吸烟状况。 近日，研究团队又获得了新的进展，利用算法分析其亚细胞结构（如线粒体、染色体、DNA链等）的变化后，发现了通过分析“眼睛”，我们可以判断一个人是否有患心脏病的风险。 不同于以往，这里的研究成果不断，背后的首要功臣是谷歌
FFmpeg解码得到的视频帧的格式未必能被SDL支持，在这种情况下，需要进行图像格式转换，即将视频帧图像格式转换为SDL支持的图像格式，否则是无法正常显示的。 图像格式转换是在视频播放线程(主线程中)中的upload_texture()函数中实现的。调用链如下：
在过去的十年中已经提出了几种用于图像处理和计算机视觉应用的机器学习算法。LBP，HAAR是一些流行的算法，广泛用于人脸识别并产生出色的结果。但是大多数这些算法不适合在无约束环境中进行实时识别。最近最先进的深度学习技术已经成为传统机器学习算法的新宠。人脸识别应用程序使用的图像只是范围（0-255）中像素值的组合。算法在那些灰度值中找到区别模式并将其视为被认为对于每个图像唯一的特征。然而在3D图像中，不存在像素信息，而是仅每个点的位置（x，y，z）可用。
使用ImageMagick、cwebp和OSX，我们可以将任何图像格式转换为WebP。今天我们将把这个 YellowFlower.jpg 文件转换成一个 YellowFlower.webp 文件，并在没有太大质量损失的情况下，缩减文件大小的三分之一。
tips:点击”paste last polygon”按钮使用上一层的勾画结果,拖动勾画框可以进行修改
“科学不能告诉我们应该做什么，只能告诉我们能做什么。” ——让-保罗·萨特《存在与虚无》 这一年，AI又有哪些前沿技术突破呢？通过汇总梳理2022年10大AI技术，AI科技大本营发现，这些突破主要集中在图像、视频和语音语义领域。从具体技术来看，虽然有像扩散模型等最新的模型范式，但GAN仍然占据着重要的地位。而卷积和神经网络，以及强化学习等深度学习算法，是被期待获得更多突破的领域。 然而，略微遗憾的是，前些年被寄予厚望的自动驾驶在这一年似乎没有显著进展，尽管Waymo和Cuise在凤凰城和旧金山开启了服务
使用内置功能对2D和3D体积图像进行分割、配准、恢复和分析；快速有效地原型化新算法；并从一个系统中将工具部署为独立的或基于web的应用程序。
在数字图像处理中，针对不同的图像格式有其特定的处理算法。所以，在做图像处理之前，我们需要考虑清楚自己要基于哪种格式的图像进行算法设计及其实现。本文基于这个需求，使用python中的图像处理库PIL来实现不同图像格式的转换。
mac媒体格式转换器哪款好用？为您推荐Permute3，Permute 3 Mac版是Mac os系统上一款易用的媒体格式转换工具，支持视频音乐和图像的格式转换，通过拖拽支持批量格式转换，支持常见的视频。音乐和图像格式，如图片支持PNG.JPEG.TIFF，音乐支持AAC.MP3.WAV.M4A等，转换速度也很快。
下载对应平台软件包，软件包中包含 png/jpg 与 webp 相互转换的工具以及开发所需的库和头文件。下载链接
会声会影是一款功能强大的视频编辑工具，英文名：Corel VideoStudio，具有图像抓取和编修功能，可以抓取，转换MV、DV、V8、TV和实时记录抓取画面文件，并提供有超过200 多种的编制功能与效果，可导出多种常见的视频格式，甚至可以直接制作成DVD和VCD光盘。它为用户提供了编辑视频的最简单方法。同时它是创建视频最佳的解决方案。它支持最常用的视频、图像格式，包括 4K 视频、蓝光，甚至 360 度视频。
最近，有位读者大人在后台反馈：在参加一场面试的时候，面试官要求他用 shader 实现图像格式 RGB 转 YUV ，他听了之后一脸懵，然后悻悻地对面试官说，他只用 shader 做过 YUV 转 RGB，不知道 RGB 转 YUV 是个什么思路。
转载自 微软亚洲研究院 量子位 | 公众号 QbitAI 一张2D证件照，几秒钟就能设计出3D游戏化身！ 这是扩散模型在3D领域的最新成果。例如，只需一张法国雕塑家罗丹的旧照，就能分分钟把他“变”进游戏中： △RODIN模型基于罗丹旧照生成的3D形象 甚至只需要一句话就能修改装扮和形象。告诉AI生成罗丹“穿着红色毛衣戴着眼镜的造型”： 不喜欢大背头？那就换成“扎着辫子的造型”： 再试试换个发色？这是“棕色头发的时尚潮人造型”，连胡子颜色都搞定了： （AI眼中的“时尚潮人”，确实有点潮过头了 ）
当我们说卷积神经网络（CNN）时，通常是指用于图像分类的2维CNN。但是，现实世界中还使用了其他两种类型的卷积神经网络，即1维CNN和3维CNN。在本指南中，我们将介绍1D和3D CNN及其在现实世界中的应用。我假设你已经大体上熟悉卷积网络的概念。
对于数据可视化而言，我们在使用软件可视化做图之后，还要把图片进行保存。所以对于图片的格式就需要有一些认识。
"读取图像数组"通常指的是从图像文件中读取像素数据，并将其存储为数组。在图像处理和计算机视觉中，这是一种常见的操作，它使得图像可以被程序处理和分析。
Adobe Dimension 2019是一款2D和3D设计软件，它可以很容易地制作出高质量的逼真的3D图像，并在环境产品中进行2D和3D视觉资源的合成!该软件为用户提供了一套专业的解决方案，用户可以使用一套专业的工具来处理3D图像的逼真3D图像，并支持处理各种3D广告，以及处理大量艺术品。调节亮度、纹理、对比、色温、壁纸等各种细节!尽管在 Adobe系列中并不是最有名的，但很多行业人士都使用它，让大家可以利用3D工具来制作产品模型，品牌可视化效果，包装设计等。
最近我遇到了Python转换图像格式问题，正好干脆总结了一波，将一些奇怪的图片格式（webp格式、jfif格式、svg格式）转换为常见的jpg、png图片格式。
You’ll never find us. But victim or perpetrator, if your number is up, we’ll find you. 你永远找不到我们。但无论是受害人还是行凶者，只要你的号码被列出来，我们就会找到你。 引子 4 月春光明媚，下班去公交车站的路上，笔者的同事掏出了口罩，把脸捂得严严实实。 ——过敏了？ ——不是。 说话间，他指了指面前的红灯，还有一位正在闯红灯的大妈。随后跟我说，最近上海越来越多不守规则闯红灯的行人都收到了上海交警的短信提醒，提示号主某年
这两篇论文，都与3D图像有关，都被NeurIPS 2018大会收录了。朱俊彦在Twitter上说，是他们团队整合3D图像和深度生成模型工作的一部分。
本文转载自腾讯AI实验室 计算机视觉欧洲大会（European Conference on Computer Vision，简称ECCV）将于9月8日-14日在德国慕尼黑举办，该会议与CVPR、ICCV共称为计算机视觉领域三大顶级学术会议，每年录用论文约300篇。 今年是腾讯AI Lab第二次参加ECCV，共有19篇文章入选，以下为摘要解读。 在近期结束的多个顶会中，腾讯AI Lab还有多篇论文入选，位居国内企业前列，包括ACL 2018 （5篇）、ICML 2018（16篇）、CVPR 20
该框架使用PyTorch深度学习框架，并使用了分布式内存计算平台Ignite。基于NVIDIA Clara, NiftyNet, DLTK and DeepNeuro等库。
Open3D是一个开源库，支持快速开发和处理3D数据。Open3D在c++和Python中公开了一组精心选择的数据结构和算法。后端是高度优化的，并且是为并行化而设置的。
注：这学期开了一门Photoshop的课程，第一节课讲了图像处理的相关知识，特将内容整理如下，方便日后学习和查阅。 软件环境：PhotoshopCS6 一、位图与矢量图 1、位图 位图也称点阵图，它是由许多点组成的，这些点称为像素。当许多不同颜色的点组合在一起后，便构成了一副完整的图像。 位图可以记录每一个点的数据信息，从而精确地制作色彩和色调变化丰富的图像。但是，由于位图图像与分辨率有关，它所包含的图像像素数目是一定的，若将图像放大到一定程度后，图像就会失真，边缘出现锯齿。 2、矢量图 矢量图也称向量式图
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