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
文章和代码以及样例图片等相关资源，已经归档至【Github仓库：digital-image-processing-matlab】或者公众号【AIShareLab】回复 数字图像处理 也可获取。 文章目录 图像显示 图像文件输入/输出 图像算术 几何变换 图像匹配 像素值及统计 图像分析（包括分割、描述和识别） 图像压缩 图像增强 图像噪声 线性和非线性空间滤波 线性二维滤波器设计 图像去模糊（复原） 图像变换 小波 领域和块处理 形态学操作（亮度和二值图像） 形态学操作（二值图像） 结构元素（STR
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
以上这篇使用SimpleITK读取和保存NIfTI/DICOM文件实例就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。
Dicom文件包含了诸多的元数据信息（比如像素尺寸，每个维度的一像素代表真实世界里的长度），Dicom文件即文件后缀为.dcm的文件。
后缀： .dcm、.DCM Dicom中规定的坐标系是以人坐标系为绝对坐标系的，规定X轴正向指向病人的左侧，Y轴正向指向病人的背部，Z轴正向指向病人的头部。但是，坐标点的位置，每个厂商都有自己的看法 下图展示了成像过程中对应的坐标系 成像坐标系
这里需要使用Pillow库（Python Imaging Library），使用pip命令安装：
图，貌似是一个好看的 UI 中必不可少的东西，精美的 UI 中不可避免的会使用一些奇特的各种图像元素来提升用户体验。对于开发者而言，如何在应用程序中有效地显示和处理图像成为一个重要的课题。在Python中，PyQt库是一个强大而灵活的选择，它提供了丰富的图像处理类和功能。
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
本文转载自CodeProject上的一篇博文适用于 VS 2022 .NET 6.0（版本 3.1.0）的二维码编码器和解码器 C# 类库，作者是Uzi Granot QR Code库允许程序创建二维码图像或读取（解码）包含一个或多个二维码的图像。 QR Code库允许程序创建（编码）二维码图像，或读取（解码）包含一个或多个二维码的图像。代码已升级到 VS 2022 和 .NET 6.0。
站在巨人的肩头才会看见更远的世界，这是一篇来自技术牛人的神总结，运用多年实战经验总结的CTF取证方法，全面细致，通俗易懂，掌握了这个技能定会让你在CTF路上少走很多弯路，不看真的会后悔！
WidsMob ImageConvert 是一款非常实用的图片格式转换工具。使用WidsMob ImageConvert激活版可以批量处理数百或数千张图像。可以轻松将照片转换为JPEG，JPEG 2000，PNG，TIFF，BMP等格式。还可以重命名图像文件，添加图像或文本水印，添加纯色或渐变颜色边框以及将照片向左，右或180度旋转来批量转换图像，以使转换过程更加个性化。
相关文章：LIDC-IDRI肺结节公开数据集Dicom和XML标注详解 ---- 一、数据源 训练数据源为LIDC-IDRI，该数据集由胸部医学图像文件(如CT、X光片)和对应的诊断结果病变标注组成。该数据是由美国国家癌症研究所(National Cancer Institute)发起收集的，目的是为了研究高危人群早期癌症检测。 该数据集中，共收录了1018个研究实例。对于每个实例中的图像，都由4位经验丰富的胸部放射科医师进行两阶段的诊断标注。在第一阶段，每位医师分别独立诊断并标注病患位置，其中会标注三中
为了能够在Labelme上对Dicom图像进行编辑，这里对python环境下Dicom文件的读取进行了研究。在Dicom图像中CT的窗宽窗位是一个很重要的概念，但是找了半天在pydicom中没有相关设置函数，这里跟DCMTK还不一样。但是可以根据两个tag得到CT图像的CT值，那就是（0028|1052）：rescale intercept和（0028|1053）：rescale slope。则按照下面的算子得到CT图像，进而就可以调整窗宽窗位了
你需要将SVG文件转换为PNG、JPEG、TIFF、WEBP 和 HEIF 格式吗？本文将指导你如何转换为所有这些类型的格式。
说一个不太常用的需求，就是你有没有想过，把电脑上珍藏多年的PDF电子书，转换成视频文件，让大家学习。
在接口自动化工作中，经常需要处理文字识别的任务，而OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）库能够帮助我们将图像中的文字提取出来。Python中有几个常用的OCR库，包括pyocr、pytesseract和python- tesseract、EasyOCR。本文将对它们进行比较，并提供一些示例代码来演示它们在实际接口自动化工作中的应用。
本文主要介绍LaTeX论文SVG和EPS矢量图转换方法总结，包括Visio、Excel、Matplotlib等常见方法转换，总体而言是将图片转换为SVG，再转EPS矢量图和生成PDF文件，最终在LaTeX中显示。本文一方面作为自己的学习笔记，另一方面希望能帮助初学者解决实际问题，且看且珍惜
在使用C++编写图像处理代码时，你可能会遇到 'imread' was not declared in this scope 的错误。这个错误通常是因为编译器无法找到 'imread' 函数的定义。在本篇博客文章中，我们将详细讲解这个错误的原因和解决方法。
您的计算机上有媒体文件吗？您可以通过以更节省空间的文件格式存储数据来节省大量磁盘空间。
最近在一起针对韩国实体的鱼叉式网络钓鱼活动中发现，与朝鲜有关的APT组织Lazarus将恶意代码隐藏在了.BMP图像文件中以逃避检测。 隐藏在.BMP图像中的恶意代码可以在受害者的系统上安装一个远程访问木马（RAT），使攻击者可以窃取敏感信息。 来自Malwarebytes的研究人员表示，此次网络钓鱼活动是由分发带有恶意文件的电子邮件开始的，并且研究人员于4月13日发现了该文件。 此次钓鱼邮件所创建的诱骗文件声称是韩国某个城市的博览会的参与申请表，并提示用户在首次打开时启用宏。 该宏首先调用MsgBox
给定一个JPG/PNG/BMP格式的彩色图像文件，使用Python+pillow+numpy将其转换为灰度图像，原始彩色图像每个像素颜色值的平均值作为灰度值。
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。
本章开始学习Python图像处理，需要同学们理解如何使用Pillow来操作图像，实现格式转换，改变大小尺寸，裁剪，滤镜处理。
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。
WebP是由Google在2010年基于VP8视频格式开发的开放图像格式。从那时起，使用WebP格式的网站和移动应用程序的数量迅速增长。Google Chrome和Opera本身都支持WebP格式，这些浏览器占网络流量的大约74％，因此如果网站使用WebP格式的图像，用户可以更快地访问网站。
在本节中，我将向您展示如何使用 OpenCV 库函数从文件加载图像并在窗口中显示图像。
去年的时候，我一个在芝加哥比我小几级的南京大学校友去世了。乳腺癌，发现得晚了，才 34 岁，留下了一个 4 岁的孩子。非常可惜。想想能不能做点什么事情可以帮助大众来提高乳腺癌的早期检测成功率。因为如果在 stage 1 发现乳腺癌的话，5 年存活率是 99%。
这是我有关DICOM标准的系列文章的一部分。在我们开始本教程之前，请快速浏览一下我之前的文章“ DICOM标准简介”，以简短，快速地介绍该标准。请注意，本教程假定您知道Java（或任何等效的面向对象的语言，如C＃或C ++）。
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。
今天将给大家分享医学图像读取，包括dicom图像和非dicom图像，图像的存储以及修改图像信息后产生的变化结果，最后再介绍如何将SimpleITK的图像数据与Numpy的数据进行互相转换。
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
选自Medium 作者：Taposh Dutta-Roy 机器之心编译 运用深度学习技术进行图像和视频分析，并将它们用于自动驾驶汽车、无人机等多种应用场景中已成为研究前沿。近期诸如《A Neural Algorithm of Artistic Style》等论文展示了如何将艺术家的风格转移并应用到另一张图像中，而生成新的图像。其他如《Generative Adversarial Networks》（GAN）以及「Wasserstein GAN」等论文为开发能学习生成类似于我们所提供的数据的模型做了铺垫。因此
OpenCV是目前最流行的计算机视觉处理库之一，受到了计算机视觉领域众多研究人员的喜爱。计算机视觉是一门研究如何让机器“看”的科学，即用计算机来模拟人的视觉机理，用摄像头代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等，通过处理视觉信息获得更深层次的信息。例如，通过拍摄环绕建筑物一周的视频，利用三维重建技术重建建筑物三维模型；通过放置在车辆上方的摄像头拍摄前方场景，推断车辆能否顺利通过前方区域等决策信息。对于人类来说，通过视觉获取环境信息是一件非常容易的事情，因此有人会误认为实现计算机视觉是一件非常容易的事情。但事实不是这样的，因为计算机视觉是一个逆问题，通过观测到的信息恢复被观测物体或环境的信息，在这个过程中会缺失部分信息，造成信息不足，增加问题的复杂性。例如，当通过单个摄像头拍摄场景时，因为失去了距离信息，所以常会出现图像中“人比楼房高”的现象。因此，计算机视觉领域的研究还有很长的路要走。
常用命令 benchmark: 测量和报告实用程序命令的性能 batch：在交互式或批处理模式中发出多个命令 convert：转换图像或图像序列，模糊，裁剪，驱除污点，抖动，临近，图片上画图片，加入新图片，生成缩略图等 identify：描述一个或较多图像文件的格式和特性 mogrify：变换一个图像或图像序列，模糊，裁剪，抖动等，Mogrify改写最初的图像文件然后写到一个不同的图像文件 composite：将多个图片组合一起 montage：从不同的图像创建一个复合图像（在一个网格中） compare：
谈到图片，就离不开像素这个概念，像素是指由图片的小方格组成的，这些小方块都有一个明确的位置和被分配的色彩数值，小方格颜色和位置就决定该图像所呈现出来的样子。
一款非常好用的PDF Squeezer - PDF Toolbox 专为操作 PDF 文件而设计，PDF Toolbox是一个多功能的工具包，里面包含了压缩、合并、拆分、提取、插入、提取图像、转换图像、提取文本、排序、加密等。如果您担心操作PDF文件。
全局阈值处理是图像处理中常用的技术之一，用于将图像转换为二值图像，从而提取感兴趣的目标区域。在 OpenCV 中，全局阈值处理可以通过简单的像素比较来实现。本文将以全局阈值处理为中心，为你介绍使用 OpenCV 进行二值图像处理的基本步骤和实例。
：我想要去除图像文件中的白色空白，有没有什么便捷的方法能在Linux命令行中对图像文件进行剪裁？
总结一下，对于色彩与图像内容比较丰富，变化比较多端的，适合使用jpg，例如大型背景、头像、人物照片等。对于颜色单一，有大色块的图像，例如图标等，适合用png，压缩效率高，并且有透明。小动画可以使用gif，便不适合使用复杂的视频。
在 Python 图形化界面开发中，添加图形和图像可以使你的应用程序更具吸引力和可交互性。本篇博客将介绍如何在 Tkinter 中添加图形元素、绘制基本图形以及显示图像。我们将详细讨论这些概念，并提供示例代码以帮助你更好地理解。
在文章《使用TinyPNG来优化您的网站图片》介绍过TinyPNG提供的压缩服务，效果非常棒。ImgURL 图床也是使用TinyPNG来提供图片压缩，不过TinyPNG有免费次数限制。于是xiaoz寻找了Linux系统下的其它图片压缩方案，希望后期能够用到。
高级文件I/O——图像和视频文件 函数 说明 imread 说明图像文件 imwrite 写入图像文件 imfinfo 获取图像文件的信息 imshow 显示图像 imformats 获取MATLAB
自适应阈值处理是图像处理中常用的技术之一，它能够根据图像的局部特征自动调整阈值，从而提高图像的处理效果。在 OpenCV 中，自适应阈值处理可以有效处理光照不均匀、背景复杂等情况下的图像。本文将以自适应阈值处理为中心，为你介绍使用 OpenCV 进行自适应阈值处理的基本步骤和实例。
photobulk mac中文版是简单实用的图片批量加水印软件，可以在Mac上批量重命名图像，优化照片，压缩图像文件，添加水印，通过两侧写着 text 和 image 的开关就能调节，对于文字的字体、大小，图片的分辨率、透明度等都可以调节。简单好用，极大的简化了图像编辑。
使用 pydicom.dcmread() 函数进行单张影像的读取,返回一个pydicom.dataset.FileDataset对象.
在学习《OPENGL ES 3.0编程指南 原书第2版》配套的代码的时候，发现有一些是.tga文件。之前从未见过这个.tga文件扩展名。也无法直接打开这些 .tag文件，如下所示：
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