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我是去年工作后开始接触TensorFlow的,彼时,人工智能大潮刚刚启幕,Caffe正当其时;然而,Google推出了TensorFlow。依据其时相关行业的研究者以及社区的强烈反响,和很多人一样,我认为这会是一个影响未来的东西,而我若想进入这一行业,TensorFlow不可错过。

但对于当时的我,学习TensorFlow又谈何容易?系统需要Linux,使用最多的是Ubuntu,但我对其一无所知;使用TensorFlow,最匹配的语言是Python,但我对其最多只是知道个名字;了解TensorFlow的应用自然需要对机器学习、深度学习比较熟悉,可我当时不过仅仅看过寥寥几篇相关论文;而我们用TensorFlow,最终是在应用在图像处理上,但我对图像处理的理解尚停留在PS上。

在 2017-06-30 发布于 人工智能 类别下以来已有207人读过本文
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可视化mhd文件格式的DICOM图像序列

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因为DICOM图像通常是一个序列,普通的dcm格式的图像序列可以直接使用DICOM图像查看软件打开进行查看;但mhd格式的3D图像却无法方便地查看。但为了研究方便,可视化mhd图像文件是绕不开的一项任务。

具体来说,在Python下可视化图像可以选择使用matplotlib,也可以用OpenCV将其保存查看,都非常方便。不过有些细节问题则需要特别注意。下面对这些进行一下简单记录,以防遗忘。

在 2017-05-25 发布于 人工智能 类别下以来已有714人读过本文
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Python下使用SimpleITK处理DICOM文件备忘

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随着最近几大肺部图像处理相关的竞赛的推出,如LUNA16Kaggle Data Science Bowl,AI领域的科研人员对肺部CT图像变得越来越熟悉,尤其是DICOM序列,以及这些竞赛官方所提供的mhd数据格式。

ITK是一个功能很强大的医学图像处理公开库,搭配VTK用以显示图像,可以实现几乎所有医学图像处理的功能需要。ITK通常以C++包进行提供,当然也可以自己编译为Python包,不过编译过程比较繁琐耗时,而且很容易踩坑。但ITK官方进行的Python封装SimpleITK,则直接可以拿来使用;虽然有部分ITK的功能没有包含,但已基本够用了。我们在处理医学图像时,使用的基本都是SimpleITK。

本文就简单总结一下我们在处理这些图像时的经验,以便备忘,并为后来者参考。

在 2017-05-24 发布于 人工智能 类别下以来已有1,068人读过本文
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Python正则表达式简记

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正则表达式听起来有些让人头痛,但有时候又特别有用,尤其是一些程序中,其更是避不开的存在。不过Python提供了一个方便使用和处理正则表达式的包——re模块,使得在Python中使用正则表达式十分方便。可虽然如此,对正则表达式还是需要进行一番学习,方能在使用时得心应手,挥洒自如。

虽然目前我对正则表达式的学习和掌握还远远达不到这个境界,不过以目前的掌握,也已经足够在写代码时使用了。下面就对这些东西进行一下记录,以方便以后复习和使用。

在 2017-04-22 发布于 人工智能 类别下以来已有427人读过本文
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Python之pickle应用简记

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在Python程序中,有时候会需要对一些数据进行保存,而Python的pickle模块就是专门用来对数据进行序列化的。需要说明的是Python还有一个cPickle模块,其与pickle具有相同的功能,但因为其是C语言进行实现的,效率上相比pickle要好很多,所以可以使用cPickle完全替代pickle。

下面简单记录几个例子,以便备忘,可以在用到时直接查询、模仿使用。

在 2017-04-20 发布于 人工智能 类别下以来已有382人读过本文
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VSCode配置备忘

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Visual Studio Code (VSCode)是微软开源的一款跨平台编辑器,顾名思义,其相当于在Visual Studio 集成开发环境的基础上精简而来的代码编辑器。因为其开源、跨平台的特性,又由于其各种响应速度,而且背靠微软这棵大树,所以我在Ubuntu上选择它作为我的Python程序编辑器。而搭配上Python调试插件,更可以直接进行程序调试,基本上能够满足我的需求。

因为VSCode的各种参数设置与众不同,所以以下简单备忘一下我的VSCode的配置文件(通过File->Preferences->User Settings打开):

在 2016-12-03 发布于 经验知识 类别下以来已有1,597人读过本文
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