鄙人主要研究方向为医学图像配准，在使用CT数据集之前需要对数据进行预处理。常规预处理步骤：(*代表本代码有)1.裁剪出ROI区域。目的：减小图像尺寸，减小内存消耗，减小无关信息，可提高实验精度2.重采样。一般会重采样到各向同性，例如，将图像重采样到每体素代表111mm实际体积3.CT转HU，斜率，截距.[CT图像专有，本文代码没写这个]*4.截取ROI灰度区域。当处理的图像为肺部图像时，也称为截取肺窗，即肺所在灰度范围，常见肺窗[窗宽：900，窗位：-550]，宽肺窗[窗宽：1600，窗位：-600]*5.归一化目的：防止梯度防炸6.resize图像尺寸。由算法（有些算法要求输入图片尺寸统一，
绘制自定义区域绘制自定义区域第一步需要获取指定区域的边界坐标点list，可以在高德地图官网的工具中获取高德选点工具，拿到区域边界点list后就是绘制，区域绘制有几种方式，具体可查看高德的API，大体可用Wall和Prism两种方式，区别是wall没有区域填充颜色，Prism可以填充，所以我选择使用Prism进行绘制区域。Prism需要Object3DLayer承载，所以先添加个Object3DLayer，然后将绘制的Prism增加到Object3DLayer中，高德API中也有详细介绍。//path数据结构为[{longitude:11.11,latitude:22.22}]path=path
1.首先根据数据源、时间、掩膜、云量等选取适合的影像//裁剪和加载矢量varroi=ee.FeatureCollection("projects/ee-laizhlin712/assets/zhuhai_boundary");Map.centerObject(roi,13);varempty=ee.Image().toByte();varoutline=empty.paint({featureCollection:roi,color:0,width:3});Map.addLayer(outline,{palette:"ff0000"},"outline");//设置去云影像函数(TOA)//包
步骤1.下载Print.js插件npminstallprint-js--save2.main.js文件中导入Print.js插件importprintfrom'print-js'页面使用需求：打击打印按钮，文字内容以及表格中的内容vuePrint.js打印页面样式不出现解决方案加上这句就好了！完美！tips特别注意：打印问题总结一、因为表格数据过多，之前加了表格滚动条，但是打印出来会把表格上的滚动条也打印出来，所以这里改成了给弹框加滚动条，去掉表格中的滚动条二、表格的列缺失（element-uitable组件）2.1原因：table-layout:fixed导致的，出现部分列没有被打印让表ta
问题背景在CocosCreator中，点击图片透明区域依然触发节点的点击事件。但在web开发中，可以使用Inkscape、SvgPathEditor等矢量图编辑器转为SVG，或者直接从figma中导出SVG，然后监听不规则图形事件。以地图边界高亮为例：html类似地图的不规则图形事件处理svg{height:50vw;}path{fill:#d3d3d3;transition:.6sfill;opacity:0.6;}path:hover{fill:#eee;opacity:0.6;}但CocosCreator中Sprite目前支持的格式为jpg和png，未直接支持SVG。方案调研图像模板(i
地址分配表设备接口IP地址子网掩码OSPFv2区域R1G0/010.1.1.1255.255.255.01G0/110.1.2.1255.255.255.01S0/0/0192.168.10.2255.255.255.2520R2G0/010.2.1.1255.255.255.00S0/0/0192.168.10.1255.255.255.2520S0/0/1192.168.10.5255.255.255.2520R3G0/0192.168.2.1255.255.255.02G0/1192.168.1.1255.255.255.02S0/0/1192.168.10.6255.255.255.2
要求：使用ospf协议实现全网可达 第一步：给各路由器接口配置ip地址，配置环回第二步：由于r4、r7为isp只能配置IP地址无法运行ospf协议，所以我需要先在与isp相连的路由器上创建tunnel接口，让它们之间传递ospf协议信息 r3-r5tunnel接口配置[r3]intTunnel0/0/0[r3-Tunnel0/0/0]ipad10.1.1.124[r3-Tunnel0/0/0]tunnel-protocolgre[r3-Tunnel0/0/0]sourceg0/0/1[r3-Tunnel0/0/0]destination45.1.1.2[r3-Tunnel0/0/0]ospf
系列文章目录Python+OpenCV图片基本操作02目录系列文章目录前言一、获取感兴趣图片坐标二、剪切图片坐标区域并保存图片总结前言提供一张图片，如何截剪其中的某一部分的区域？我的思路是分两步：1. 找到要裁剪区域的坐标2. 根据图片坐标进行剪切，并保存一、获取感兴趣图片坐标importcv2fromPILimportImagedefgetCoordinate(img):rectangle=[]gray=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)#灰度图ret,binary=cv2.threshold(gray,0,255,cv2.THRESH_BINARY|c
1.背景由于需要将图像中的目标提取出来，采用了先分割得到二值化图，然后再进行连通域统计找到最大的连通域，计算其外接矩形作为目标框的方法。2.函数定义通过搜索，发现在OpenCV3中提供了连通域标记相关的两个很好的函数，分别是cv::connectedComponents()和cv::connectedComponentsWithStats()，在OpenCV2中没有这两个函数。2.1connectedComponents()仅仅创建了一个标记图（图中不同连通域使用不同的标记，和原图宽高一致）；调用格式为：intcv::connectedComponents(cv::InputArraynima
有向图的强连通分量对于一个有向图，连通分量：对于分量中任意两点u,v，必然可以从u走到v,且从v走到u.强连通分量：极大连通分量。求出强连通分量后，可以通过将强连通分量缩点的方式，将有向图转化成有向无环图。求强连通分量的方法：tarjanO(n+m),时间复杂度是线性的1.采用dfs来遍历整个图，可以将边分为四类（x->y）树枝边x是y的父节点前向边x是y的祖先，x可以到达y后向边y是x的祖先,x可以到达y横叉边x可以到达已经遍历且已经回溯过的y点2.如何确定点在连通分量中存在一条后向边，使其指向祖先节点存在一条横插边，走过了横叉边，又存在一条后向边指向原来的点的祖先节点3.引入一个时间戳的概
