脑图像的数据预处理2 作者：凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 在脑图像的数据预处理中已经介绍了一些内容，这篇文章是对前一篇文章的补充与完善。更多内容请看脑图像。数据来源：BrainWeb: Simulated Brain Database ...

参考：https://pytorch-cn.readthedocs.io/zh/latest/torchvision/torchvision-transform/ 1.pytorch torchvi ...

tensorflow 中自带了很多图像处理的方法，基本都在 tf.image 模块中，虽然不如 opencv 强大，但也比较常用，这里做个记录。 图像编解码 1. 用 tf 的方法读取图片后，都需要进行编解码，才能在 tf 中继续处理； 2. tf 提供了各种类型图像的编解码 ...

原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_37251044/article/details/81157344 ### 1.什么是均值？ 对于每帧图像来说，均值分为两种：image mean 和 pixel mean。 image mean： 简单的说，读入一张彩色图像 ...

Pytorch数据读取机制(DataLoader)与图像预处理模块(transforms) 1.DataLoader torch.utils.data.DataLoader():构建可迭代的数据装载器, 训练的时候，每一个for循环，每一次iteration，就是从DataLoader中获取 ...

因为MNIST数据是28*28的黑底白字图像，而且输入时要将其拉直，也就是可以看成1*784的二维张量（张量的值在0~1之间），所以我们要对图片进行预处理操作，是图片能被网络识别。 以下是代码部分 ...

有时候，针对某一个应用领域，想要获取大量的图像数据集比较困难，而使用深度学习技术训练一个模型需要一定数量的数据集，对当前有限的数据进行扩充就变得非常必要。 常用的图像增强技术有： 1、颜色增强（color jittering） 利用图像亮度，饱和度，对比度 ...

创建日期: 2020-03-11 16:59:10 这两天又重新回顾了一下医学图像数据的读取和预处理方法，在这里总结一下。 基于深度学习做医学图像数据分析，例如病灶检测、肿瘤或者器官分割等任务，第一步就是要对数据有一个大概的认识。但是我刚刚入门医学图像分割的时候，很迷茫不知道自己该干啥，不知道 ...