随笔分类 - CV
摘要：常常会遇到需要将分割的结果可视化的问题，这里采用修改dataset的方式，传入原图路径，最终保存的图片是在原图上叠加分割的结果，可以根据需要修改颜色。 注意：这里的颜色三元组顺序是BGR。 示例1： 这是每张图包含两类分割标签的可视化，每个类别需要分别保存，而且加入gt和预测的overlap。 im
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摘要：SimpleITK模块以多种语言为 ITK 提供简化的接口，支持Python、R、Java、C#、Lua、Ruby、TCL 和 C++ 中的开源多维图像分析，由 Insight Toolkit 社区为生物医学科学及其他领域开发。 官方文档链接：https://simpleitk.org/# 在实际使
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摘要：加载数据集dataloader from torch.utils.data import DataLoader form 自己写的dataset import Dataset train_set = Dataset(train=True) val_set = Dataset(train=False)
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摘要：模型测试 import cv2 from torchvision import transforms, datasets, models from torch.utils.data import DataLoader import torch import numpy as np import os
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摘要：数据转换 1.numpy->tensor data2 = torch.tensor(data1) 2.tensor->numpy 非训练数据（训练结束后的tensor）的转换： data2 = np.array(data1) 如果是训练过程中需要转换，则： data2 = data1.cpu().d
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