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  • 我已经成功地测试了imgaug包,但是我没有将图像添加到我的集合中,而是只转换现有的图像(例如,水平翻转它们) 编辑:我对数据扩充有误解。见this article about image augmentation。图像将以随机变换的方式传入...

    由于keras的ImageDataGenerator不适合3D卷,所以我开始为keras编写自己的生成器(语义分段,而不是分类!)。在

    1)如果有人修改了ImageDataGenerator代码来处理3D卷,请分享它!这个guy已经在视频中完成了。在

    2)根据this tutorial我编写了一个自定义生成器。在import glob

    import os

    import keras

    import numpy as np

    import skimage

    from imgaug import augmenters as iaa

    class DataGenerator(keras.utils.Sequence):

    """Generates data for Keras"""

    """This structure guarantees that the network will only train once on each sample per epoch"""

    def __init__(self, list_IDs, im_path, label_path, batch_size=4, dim=(128, 128, 128),

    n_classes=4, shuffle=True, augment=False):

    'Initialization'

    self.dim = dim

    self.batch_size = batch_size

    self.list_IDs = list_IDs

    self.im_path = im_path

    self.label_path = label_path

    self.n_classes = n_classes

    self.shuffle = shuffle

    self.augment = augment

    self.on_epoch_end()

    def __len__(self):

    'Denotes the number of batches per epoch'

    return int(np.floor(len(self.list_IDs) / self.batch_size))

    def __getitem__(self, index):

    'Generate one batch of data'

    # Generate indexes of the batch

    indexes = self.indexes[index * self.batch_size:(index + 1) * self.batch_size]

    # Find list of IDs

    list_IDs_temp = [self.list_IDs[k] for k in indexes]

    # Generate data

    X, y = self.__data_generation(list_IDs_temp)

    return X, y

    def on_epoch_end(self):

    'Updates indexes after each epoch'

    self.indexes = np.arange(len(self.list_IDs))

    if self.shuffle == True:

    np.random.shuffle(self.indexes)

    def __data_generation(self, list_IDs_temp):

    if self.augment:

    pass

    if not self.augment:

    X = np.empty([self.batch_size, *self.dim])

    Y = np.empty([self.batch_size, *self.dim, self.n_classes])

    # Generate data

    for i, ID in enumerate(list_IDs_temp):

    img_X = skimage.io.imread(os.path.join(im_path, ID))

    X[i,] = img_X

    img_Y = skimage.io.imread(os.path.join(label_path, ID))

    Y[i,] = keras.utils.to_categorical(img_Y, num_classes=self.n_classes)

    X = X.reshape(self.batch_size, *self.dim, 1)

    return X, Y

    params = {'dim': (128, 128, 128),

    'batch_size': 4,

    'im_path': "some/path/for/the/images/",

    'label_path': "some/path/for/the/label_images",

    'n_classes': 4,

    'shuffle': True,

    'augment': True}

    partition = {}

    im_path = "some/path/for/the/images/"

    label_path = "some/path/for/the/label_images/"

    images = glob.glob(os.path.join(im_path, "*.tif"))

    images_IDs = [name.split("/")[-1] for name in images]

    partition['train'] = images_IDs

    training_generator = DataGenerator(partition['train'], **params)

    我的图像的大小是(128, 128, 128),当我加载它们时,我得到一个5D的张量(batch_size, depth, heigt, width, number_of_channels),例如(4, 128, 128, 128, 1)。对于label_图像(具有相同的维度,并且是单通道编码的(值1=标签1,值2=标签2,值3=标签3,值0=标签4或背景)),我从keras获得了标签的二进制表示,并以5D结束,例如(4, 128, 128, 128, 4)。图像和label_图像具有相同的名称,并且位于不同的文件夹中。在

    由于我只有很少的图像,我想通过图像增强来扩展图像的总数。用这个发电机我该怎么做?我已经成功地测试了imgaug包,但是我没有将图像添加到我的集合中,而是只转换现有的图像(例如,水平翻转它们)

    编辑:我对数据扩充有误解。见this article about image augmentation。图像将以随机变换的方式传入(动态)。现在我只需要收集足够的数据并用imgaug设置参数。我很快会更新的。在

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  • 数量更大、结构越来越复杂,人们想要更加清晰,快速的认知和理解一份数据,传统的二维平面图表已经不能满足需求,三维可视化技术越结合多媒体技术、网络技术以及三维镜像技术实现了数据处理的虚拟化,通过对物体进行...

    随着数据在当下互联网快速发展下变的维度更广,数量更大、结构越来越复杂,人们想要更加清晰,快速的认知和理解一份数据,传统的二维平面图表已经不能满足需求,三维可视化技术越结合多媒体技术、网络技术以及三维镜像技术实现了数据处理的虚拟化,通过对物体进行全方位的监控,构建基于现实的3D虚拟现实效果,让数据展现更为直观和容易理解,已经迅速成为信息数字化管理的重要组成部分,被广泛应用到各行业中。
    三维技术
    一、什么是数据可视化简单的来说数据可视化就是根据数据的特征、性质等属性,通过图形图像等合适的方式,将数据直观的有概念性的展示出来,帮助大家更好的、更清晰的理解数据,掌握数据中的有用信息。

    1. 数据可视化的发展与应用
      数据可视化并不是什么新兴技术,其发展历程起源可以追溯到二十世纪50年代计算机图形学的早期。当时,人们就可以利用计算机创建出了首批图形图表。随着互联网、计算机技术和人才方面的迅速发展,各式各样的数据可视化展现在人们的眼前。随着近两年来大数据备受关注,互联网端数据分析类产品兴起。企业经过早些年IT系统建设后积累了大量数据,包括业务数据、用户数据、及其他第三方数据。这些数据对企业很有价值,探索和分析的意愿强烈,其才被更广泛应用到各个行业中。
      三维数据可视化
      (1)数据可视化应用可分为三类:
      ①宏观态势可视化:宏观态势可视化是指在特定环境中对随时间推移而不断变化的目标实体进行觉察,可以直观、灵活、逼真地展示宏观态势,可以很快掌握某一领域的整体态势、特征。
      ②设备仿真运行可视化:通过图像、三维动画以及计算机程控技术与实体模型相融合,实现对设备的可视化表达,使管理者对其所管理的设备有形象具体的概念,对设备所处的位置、外形及所有参数一目了然,会大大减少管理者的劳动强度,提高管理效率和管理水平。
      ③数据统计分析可视化:是目前提及最多的应用,普遍应用于商业智能、政府决策、公众服务、市场营销等等领域。借助于可视化的数据图表,可以很清晰有效的传达与沟通信息。

    2. 数据可视化的发展趋势
      因大数据时代,大规模、高纬度、非结构化数据层出不穷,要将这样的数据以可视化形式完美的展示出来,传统的二维数据展示已难满足更多的需求。所以需结合数据实时渲染技术、空间数据可视化技术,实现数据实时图形可视化、场景化以及实时交互,通过三维虚拟现实让使用者更加方便地进行数据的理解和空间知识的呈现,应用于指挥监控、视景仿真及三维交互等众多领域。
      三维可视化模型

    3. 老子云引擎
      ①数据传输速度快
      使用图表来总结复杂的数据,可以确保对关系的理解要比那些混乱的报告或电子表格更快。
      ②多维度、多层次的数据展现
      将数据每一维的值分类、排序、组合和显示,这样就可以看到表示对象或事件的数据的多个属性或变量。
      ③更直观的数据信息展示
      大数据可视化报告使我们能够用一些简短的图形就能体现那些复杂信息,甚至单个图形也能做到。决策者可以轻松地解释各种不同的数据源。丰富但有意义的图形有助于让忙碌的主管和业务伙伴了解问题和未解决的计划。
      ④更易信息传达的展现方式
      在进行相关理解和学习任务的时候,数据图文能够帮助读者更好的了解所要学习的信息内容, 图像更容易理解,更有趣,也更容易让人们记住。

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  • 在显示维体图像的时候,我们一般都用专业软件来显示,这样有时候挺麻烦的,最近整理了一个关于matlab显示维体的程序;首先我们先实现一个读取bin二进制文件的matlab函数GetBin3DData;%%%FileName为二进制文件的...

    在显示三维体图像的时候,我们一般都用专业软件来显示,这样有时候挺麻烦的,最近整理了一个关于matlab显示三维体的程序;

    首先我们先实现一个读取bin二进制文件的matlab函数GetBin3DData;

    %%%FileName为二进制文件的位置,InLineLen,CrossLineLen,SampleLineLen为三维体的三个方向的维度,Vol为三维体的大小

    function Vol = GetBin3DData(FileName,InLineLen,CrossLineLen,SampleLineLen)

    Vol = zeros(InLineLen,CrossLineLen,SampleLineLen);%返回三维数据体

    fid = fopen(FileName);

    for i = 1:1:InLineLen

    for j = 1:1:CrossLineLen

    if(i == InLineLen && j == CrossLineLen)

    return;

    end

    [Vol(i,j,:) nCount] = fread(fid,SampleLineLen,'float');

    if(nCount ~= SampleLineLen)

    fprintf('读取三维数据错误! 请检查!');

    end

    end

    end

    fclose(fid);

    end

    % function Vec = GetBin3DData(FileName,InLineLen,CrossLineLen)

    % Vec = zeros(InLineLen,CrossLineLen);%返回二维数据体

    % fid = fopen(FileName,'r');

    % for i = 1:1:InLineLen

    %         [Vec(i,:) nCount] = fread(fid,CrossLineLen,'double');

    %         if(nCount ~= CrossLineLen)

    %             fprintf('读取二维数据错误! 请检查!');

    %         end

    % end

    % fclose(fid);

    % end

    以上为主要函数

    FileName = 'data.bin'

    InLine = 200;

    CroLine = 200;

    TimeLine = 51;

    Vol = GetBin3DData(FileName,InLine,CroLine,TimeLine);

    x = 1 : InLine;

    y = 1 : CroLine;

    z = 1 : TimeLine;

    temp = Vol;

    x = 1 : InLine;

    y = 1 : CroLine;

    z = 1 : TimeLine;

    V3D_FIGUREID=figure();

    axis equal;

    V3D_AXESID=cla;

    % 3D-View

    view(3);

    % Eigenschaften der Achsen setzen

    set(V3D_AXESID,'Layer','top');          % Achsen 黚er Grafik zeichnen

    set(V3D_AXESID,'Box','on');             % Achsen-Box an

    cmin=min(temp(:));

    cmax=max(temp(:));

    %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

    %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

    %%%%%%%%%%%%%%%%%显示三维地震图

    hold on

    V3D_SLICE = slice(temp,x,y,z);

    set(V3D_SLICE,'FaceColor','interp');

    set(V3D_SLICE,'EdgeColor','interp');

    set(V3D_SLICE,'FaceLighting','none');

    set(V3D_SLICE,'Tag','V3D:SLICE');

    hold off

    %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

    %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

    %%%%%%%%%%%%%%%%%显示切面,其中Xslice,Yslice,Zslice为切面维度

    delete(findobj(V3D_FIGUREID,'Tag','V3D:SLICE'));

    figure(V3D_FIGUREID);

    hold on

    Xslice = 1;

    Yslice = [];

    Zslice = 20;

    V3D_SLICE = slice(x,y,z,temp,Xslice,Yslice,Zslice,'linear');

    set(V3D_SLICE,'FaceColor','interp');

    set(V3D_SLICE,'EdgeColor','interp');

    set(V3D_SLICE,'FaceLighting','none');

    set(V3D_SLICE,'FaceAlpha','interp');

    set(V3D_SLICE,'EdgeAlpha','interp');

    set(V3D_SLICE,'Tag','V3D:SLICE');

    slud.method = 1;

    slud.EdgeColor = 'interp';

    slud.EdgeColor_value = 11;

    slud.facecolor = 'interp';

    slud.facecolor_value = 11;

    slud.lighting = 1;

    slud.alpha_single = 1;

    slud.alpha = 3;

    slud.x = Xslice;

    slud.y = Yslice;

    slud.z = Zslice;

    set(V3D_SLICE,'userdata',slud);

    if (slud.alpha==2 | slud.alpha==3)

    temp=findobj(V3D_FIGUREID,'Tag','V3D:SLICE');

    for i=1:length(temp)

    set(temp(i),'AlphaData',get(temp(i),'CData'));

    end

    end

    % set(V3D_SLICE,'EdgeLighting','none');

    %

    % set(V3D_SLICE,'FaceAlpha','interp');

    % set(V3D_SLICE,'EdgeAlpha','interp');

    % set(V3D_SLICE,'Tag','V3D:SLICE');

    % % set(V3D_SLICE,'userdata',objud);

    % % alpha('color');

    % alphamap('increase',1);

    %

    % % Colorbar setzen

    % % V3D_COLORBAR=colorbar;

    % % set(V3D_COLORBAR,'Tag','V3D:COLORBAR');

    %

    % % Minimum und Maximum Color setzen

    % set(V3D_AXESID,'CLim',[cmin cmax]);

    hold off

    %%%%这是三维体数据

    0818b9ca8b590ca3270a3433284dd417.png

    %%%%%这是显示三维切面的样子

    0818b9ca8b590ca3270a3433284dd417.png

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  • 1 前言随着医学图像三维重建绘制技术的发展及其研究的深入,医生对数据的分析不再局限于简单的观察输出结果,还要求能对结果进行友好交互,使最终结果更能满足其特定的观察需求。然而由于医学数据通常较大,对所有...

    1 前言

    随着医学图像三维重建体绘制技术的发展及其研究的深入,医生对数据的分析不再局限于简单的观察输出结果,还要求能对结果进行友好交互,使最终结果更能满足其特定的观察需求。然而由于医学数据通常较大,对所有数据的重建和交互计算量非常大,目前能达到重建速度快、重建效果好、交互流畅的技术一般都是在专业的图形工作站上实现。但这些设备通常较为昂贵,一定程度上阻碍了三维重建体绘制技术在医学领域的普及。最近几年随着图形处理器GPU(Graphics Processing Unit)的高速发展,普通PC(Personal Computer)图形硬件可编程性能得到很大提高,具有可编程管线的GPU可灵活实现各种图形算法,进行硬件加速。因此利用图形硬件可编程单元对体绘制算法进行加速处理,已成为体绘制研究的一个热点。

    2 体绘制技术

    体绘制方法是指直接将体数据中的体素投影到屏幕上,其相对于面绘制的最大区别就是体绘制时体数据中的全部体素都参与了最终图像的渲染,体数据是对局部空间内的数据进行采样,这些采样值代表这个点上一个或多个物理特性。一般数据场空间都是以有限多个采样来描述,所以体数据包含物体内部的信息是真正的三维实体。

    a21e200e259524c503ffe66dd06ae01c.png

    通常情况下,在逻辑上体数据表示为一个三维的数组空间(见图1),在图中每个元素称为体素,体素也是体数据最小的单位,每个体素都在图中对应着相应的行号、列号和层号。因为是规则数据场,所以认为所有体数据都是平均分布在x,y,z三个方向上,体素之间的距离是相等的。

    774574b8418d2945ae5ff84d3ec713e1.png

    如图2所示,传递函数的设计是体绘制算法的关键步骤之一,传递函数的功能是将一个体数据映射成颜色、不透明度等光学属性或映射成Phong光照模型的ka、kd、ks等光学模型参数。

    注意:上图图2中的的传递函数是十分重要的一步,因为在直接体绘制中,需要通过传递函数将三维数据的采样点映射成光学参数。传递函数的选择直接决定了绘制的效果,成为体绘制研究的关键。

    然而传递函数的设计比较复杂,现有的算法存在盲目性、用户界面不直观、参数调节复杂等问题。近来对传递函数的研究进展包括高维传递函数,基于特征的传递函数等方法的提出,用于更有效地提高绘制的效果。近来非真实感绘制(Non-photorealistic Rendering)的方法也被用于体绘制。

    这类方法通过边界增强(Boundary Enhancement),剪影(Silhouettes),网点模式(Stipple Patterns)等方法,强调关注的特征,利用艺术化的方法,获得特殊的可视化效果。

    因为在整个体绘制过程中一直用到不透明度和颜色值,所以如何设计高性能的传递函数也是三维重建研究的主要问题之一。

    体绘制的算法很多,具体实现过程也有所区别,但其基本流程大致相同,包括体数据的预处理、分类光照及最终的图像合成(见图3)。

    977b7af4e1c569703ba6fda86e0dc219.png

    直接体绘制的代表算法主要包括:

    ①光线投射法(Ray Casting);

    ②最大强度投影算法(Maximum Intensity Projection);

    ③抛雪球法(Splatting);

    ④剪切曲变法(Shear-Warp)等。

    2.1 光线投射法(Ray Casting)

    其中光线投射法(Ray Casting)是图像空间的经典绘制算法,它从投影平面的每个点发出投射光线,穿过三维数据场,通过光线方程计算衰减后的光线强度并绘制成图像。其绘制质量最高,但速度较慢。

    2.2 最大强度投影算法(Maximum Intensity Projection, MIP)

    最大强度投影算法(Maximum Intensity Projection, MIP)将数据场内沿着视线方向上的采样的最大值作为绘制图像相应位置处的像素值,主要用于对体数据中高灰度值的结构进行可视化,常用于CT或MRI图像的可视化。通常最大强度投影算法不计算明暗信息和深度信息,从而导致难以区分投影方向,消除这类错觉的通用办法是动画显示,在观察过程中动态改变视角。

    2.3 抛雪球法(Splatting)

    抛雪球法(Splatting)也被称为足迹表法(Footprint Method),它模仿了雪球被抛到墙壁上所留下的扩散状痕迹的现象。该方法以物体空间为序,计算每一体素投影的高斯函数定义强度分布的影响范围(即足迹,Footprint),并加以合成,形成最后的图像。该方法可以只选取与图像相关的体素进行投射和显示,减少体数据的存取数量,且适合并行操作。

    2.4 剪切曲变法(Shear-Warp)

    剪切曲变法(Shear-Warp)由Cameron和Undrill最先提出,经P. Lacroute和M. Levoy推广,原理是将三维数据场的投影变换分解为①三维数据场平行于切面方向的错切(Shear)变换和②二维图像的曲变(Warp)这两步来实现,从而将三维空间的重采样过程转换为二维平面的过程,大大减少了计算量,目前被认为是CPU上速度最快的一种体绘制算法。在预处理时,体素经过不透明度分类和编码,可以在遍历体素和图像的同时略去不透明的图像区域和透明的体素,进一步提高效率。

    提高体绘制效率的原则是尽量减少不必要的体素渲染数量。近来发展的技术包括体绘制空区间跳跃(Empty Space Skipping),早期光线终止(Early Ray Termination),八叉树和BSP空间分割(Octree and BSP Space Subdivision),自适应多分辨率(Multiple and Adaptive Resolution),预积分体绘制(Pre-integrated Volume Rendering)等。目前的直接体绘制广泛地采用了图形硬件加速,将三维体数据场中的数值(以及对应的颜色值或光照强度)视作纹理,装载入容量足够大的图形硬件内存,利用硬件实现线性插值及图像合成的并行运算,从而提高体绘制效率。早期的图形硬件只支持二维纹理,因此相应的硬件加速体绘制算法相当于二维纹理切片的堆栈合成,采样时利用二维纹理的双线性插值。这类方法需要在三个坐标方向建立三个对应的片层堆栈。进行绘制时,选择与观察方向最垂直的那个片层堆栈以获得好的绘制质量。这种方法内存消耗大,采样困难,而且由于缺乏层间插值导致绘制图像的质量不高。基于图形硬件三维纹理功能的体绘制技术,主要利用硬件的三线性过滤插值能力,通过渲染许多个与视线垂直的面片来重建整个三维结构,每个面片利用三维纹理来决定颜色与透明度。这种方法得到的效果从本质上讲与光线投射的效果相同。更新的方法可以直接利用三维纹理在图形硬件上实现光线投射的算法。

    3 GPU简介

    e31150db8eb366e90472a40dd5744ef5.png

    图形处理器芯片、显示芯片和图像处理芯片都可以称为图形处理器(GPU)(见图4),是计算机硬件中显卡的关键部件,其好坏直接影响显卡的性能和档次。过去几年,GPU以大大超过摩尔定律的速度高速发展,极大提高了计算机图形处理的速度和质量,不但促进了图像处理、虚拟现实、计算机仿真等相关应用领域的快速发展,也为人们利用GPU进行图形处理以外的通用计算提供了良好的运算平台。

    3.1 GPU计算的优点

    高效的并行性。这一功能主要是通过GPU多条绘制流水线的并行计算来体现。在目前主流的GPU中,多条流水线既可在单一控制部件的集中控制下运行,也可独立运行。GPU的顶点处理流水线使用MIMD方式控制,片段处理流水线使用SIMD结构。相对于并行机而言,GPU提供的并行性在十分廉价的基础上为很多适合在GPU上进行处理的应用提供了很好的并行方案。高密集的运算。GPU通常具有较大内存位宽,因此在计算密集型应用方面具有很好的性能。完善的图形流水线。GPU图形流水线的设计以吞吐量的最大化为目标,因此作为数据流并行处理机,在对大规模的数据流并行处理方面具有明显优势。

    3.2 GPU的工作原理

    a707a4d675fa3a135cb7bcbb992aa364.png

    高效的并行性、高密集的运算能力和完善的图形流水线是GPU的优势,尤其高度并行运算能力和快速浮点运算能力是GPU的显著特征。这些特征是由其内部微架构决定的(见图5),GPU在计算时可以将数据分成若干独立的模块,这些模块内部的数据没有逻辑上的关系,每个模块可以独立进行运算,形成大量运算的线程。不同型号的GPU内部有不同数量各自独立的单元,每个单元都能独立处理数据,这些单元使GPU具有并行运算的特征。

    4 一种基于GPU的体绘制技术

    目前常用的体绘制算法有很多,主要包括光线投影算法、错切变形法、基于硬件3D纹理映射算法等,其中以光线投影算法最为经典,也是最常用的算法。本文主要阐述一种基于GPU的光线投影算法,其计算流程如下(见图6)。

    99166da1eab6a5846cfd00379b2a0bf9.png

    步骤1:计算投影方向上体数据的包围盒,并把体数据由内存拷至全局存储器。

    步骤2:按照投影空间大小分配线程,将体数据集分割为若干线程块,每一线程块包含若干线程。建立线程和光线投射方程之间的映射关系,其中每一个线程将沿一条光线路径进行合成计算。

    步骤3:沿光线方向循环进行合成计算,其中每一条光线将在独立线程下并行处理。每次循环时,在每个线程块内部分配两个二维共享存储器,分别存储当前层和下一层的数据。首先判断光线是否穿过物体,如是则将两层体数据从全局存储器拷贝到共享存储器,然后使用三线性插值计算出两层数据间所需的采样值,并将其值代入数据场分类函数中计算出该点的不透明度。最后,根据光线投射方程进行合成计算。

    步骤4:根据映射关系将生成的数据存储至图像空间的全局存储器,拷贝回内存并进行显示。

    5 总结与展望

    GPU是专门为图形而诞生的处理器,拥有独特的存储结构和数据存取方式。其高度并行的计算能力以及与CPU相比价格方面的合理性,使得GPU在医学图像三维重建方面有很大的用武之地。目前,基于GPU的体绘制算法能很好地提高重建的速度和质量,在实现实时渲染方面也有很好的效果。但是与此同时,由于体绘制光线投影绘制算法具有生成图像质量高计算量大的特点,即使采用了高性能的GPU进行硬件加速优化,在体数据规模较大时仍难以取得较好的实时性,所以后期还需要各种软件加速的方法去优化性能,在加速方法的选择以及传递函数的设计方面都有待进一步研究。

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  • 常见的三维数据类型

    千次阅读 2021-03-10 16:32:44
    常见的三维数据类型 一、OSGB 目前市面上生产的倾斜模型,尤其Smart3D处理的倾斜摄影三维模型数据的组织方式一般是二进制存贮的、带有嵌入式链接纹理数据(jpg)的OSGB格式。Open Scene Gragh Binary是OSGB的全称,...
  • 我们提出了DeepHuman,一种用于从单个RGB图像重建三维人体的图像引导体积到体积的CNN。为了减少与曲面几何重建相关的歧义,甚至对于不可见区域的重建,我们提出并利用SMPL模型生成的密集语义表示作为额外输入。我们...
  • (医学三维重建)MATLAB绘制算法:光线投射(RC)算法原理代码实现实验结果在这里插入图片描述其他by HPC_ZY算法原理其原理与绘制算法MIP类似,只是在灰度计算上有区别。核心就是 “按照透明度对光线穿过的像素值...
  • 该原理是将系统通过读取DICOM序列图像获得三维体数据,将三维体数据作为纹理进行装载到计算机图像处理的硬件缓存中,之后在利用计算机图像处理的硬件条件来实现图像合成操作,从而在此基础上来提高系
  • 【问题1】现有二维建筑物面Shapefile数据,如何生成ArcGIS格式的三维建筑物体数据?...对于具有复杂结构的建筑,需要借助三维建模软件进行三维建模,并将该模型数据导入ArcGIS得到ArcGIS支持的体数据三维建...
  • 其中建模是三维人体姿态估计一个很重要的方面,目的是表示从输入数据中提取的关键点和特征。在解决实际问题时由于实验个体所处环境的复杂性,很大程度上增加了模型的建立难度,因此选取适当且有效的图像特征来简化...
  • 步骤 1:加载和查看水平 MRI此示例使用 MATLAB® 附带的用在 montage 和 immovie 的帮助示例中的 MRI 数据集。加载 mri.mat 会向工作区添加两个变量:D(128×128×1×27,uint8 类)和灰度颜色图 map(89×3,double ...
  • 人体三维扫描仪

    2021-07-14 01:31:23
    人体三维扫描仪,也叫或3D人体扫描仪,是利用光学测量技术、计算机技术、图像处理技术、数字信号处理技术等进行三维人体表面轮廓的非接触自动测量。人体全身(半身)扫描系统充分利用光学三维扫描的快速以及白光对人体...
  • 三维GIS技术,六大新进展

    千次阅读 2021-01-08 17:36:18
    近两年,实景三维中国建设、新基建下的BIM+GIS、CIM、数字孪生、自然资源三维立体 “ 一张图 ” 和国土空间规划等应用...2018年,SuperMap在空间数据模型方面进行了全面升维,从二维网络升维到三维网络,从点、线、面.
  • 3dbody是一款三维交互解剖软件,这款软件提供了一套男性全三维的数字模型,2600多个人体结构,涵盖了人体所有系统,3DBody不仅数据详实,而且操作功能强大,通过本软件实时三维操作,轻易获得层层解剖人体的机会。...
  • 三维点云模型

    2021-01-14 07:34:18
    第3 7卷第 9期 201 4年9月 测绘与空 间地 理信息 ...基于点云的复杂三维模型特征参数提取研究 曾定邦,李俊杰,周雄辉 【摘要】摘要:着眼于通过采集到的三维点云数据来计算实体的特征参数,提 出了一种基于横截面变化的...
  • 使用Matlab绘制三维圆柱和球体

    千次阅读 2021-04-30 05:27:12
    使用Cylinder功能函数绘制圆柱侧面在matlab中自带了绘制圆柱的功能函数cylinder,其用法如下:例1,绘制一个圆柱三维图像,要求圆柱底面圆心在坐标原点,底面半径为3,高度为2,颜色为红色。[x,y,z]=...
  • 例如,以下语句使用旋转平面切分第一个示例中的三维体。将这些命令放在 for 循环中可沿 z 轴使该平面“经过”该三维体。注意: 从 R2014b 开始,您可以使用圆点表示法来设置和查询属性。如果您使用的是早期版本,请...
  • Python科学计算三维可视化【完结】:https://www.cnblogs.com/yuyukun/p/12063595.html
  • matlab三维数组变二维

    2021-04-19 01:11:53
    2012 年 12 月 20 日 MATLAB 在二维三维绘图中的简单应用(石磊 12011243923 2011级通信1班) [摘要]MATLAB提供了一系列的绘图函数,用户不仅不许考虑绘图细节,只......(x) 画图: 画图:用 matlab 二维绘图命令 plot ......

空空如也

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