项目需要对CT数据进行缩放,这里我存储CT数据的格式是numpy数组. 一共尝试了三种方法,分别是numpy.resize,cv2.resize,scipy.ndimage.interpolation.zoom 前两种都不行,原因不大一样. numpy.resize:利用numpy进行缩放,不是不可以,但是数据并不是用插值的方法,而是对不足的部分补零. cv2.resize:这个是完全不可以,只能对二维数据缩放 scipy.ndiamge.interpolation.zoom:很强大,有各种插值

场景说明: 客户 ASM磁盘组,data磁盘组空闲空间90G,空间不足,因此强烈建议回收空间 空间回收方案: 1.数据文件resize,回收部分可用性空间(好处就是能够将ASM磁盘组free大小增加): 2.大的无用对象清理,释放空闲空间(好处就是释放空间所在的表空间,新增数据能够使用删除的大对象原空间,而无需对表空间进行扩容): 1.回收数据文件,对数据文件进行resize SQL>/) CurrentMB,ceil(HWM*a.block_size)// ResizeTo, (a.bytes

i3s,esri主推到ogc的一种三维开源GIS数据标准. 版权声明:原创.博客园/B站/小专栏/知乎/CSDN @秋意正寒 转载请标注原地址并声明转载: https://www.cnblogs.com/onsummer/p/12082584.html 1. i3s及其实现 i3s是一种用树结构来组织大体积量三维数据的数据格式标准,比如在位图界的jpg格式一样,只不过i3s是“标准”,具体实现的文件格式另有一说. i3s采用json文件来描述数据,采用二进制文件(格式为.bin)来存储三维地理数

Mathworks File Exchange频道近期更新了一个小函数.能够将三维数据矩阵相应的函数u=f(x,y,z)可视化的显示出来. 对我们这些常和数据分析问题打交道的人爱说.还是有点參考价值的.....把它放到这里,供大家參考 1.链接: http://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/48483-3-dimensional-data-visualization?utm_campaign=Feed%3A+mathworks%2Fqk

具体技术来源自论文 基于Cesium的倾斜摄影三维模型Web加载与应用研究. 技术架构图 应用实例 利用一个实际实例来详细说明如何利用Cesium加载倾斜摄影数据,并进行可视化和交互操作. 首先,利用Smart3D导出倾斜摄影三维数据模型,示例数据为一个化工厂,导出格式为OSGB,存放在Cesium安装目录里,利用自己开发的格式转换软件把OSGB数据转为3DTiles格式,并在转换过程中加入各对象的属性和空间信息,用于三维模型查询.高亮显示.叠加分析等各种空间分析功能,转换后的数据格式也是按照O

随着互联网的快速发展,各行各业的数据量也是与日俱增,而数据库的数据量也是直线增长,但是,如果表DML太多,则可能会在高水位线以下出现太多空白. 因此,只能将数据文件缩小到高水位线,因为高水位线以下有一些空白.因此,在这种情况下(删除太多),要在数据文件上占用更多空间,首先,重组表,重置高水位线,然后再次缩小数据文件.这样我们可以在磁盘级别上释放更多的空间. 文档资料和脚本来自support文献编号: 2348230.1,1019709.6,1020182.6,186826.1等. 一.遇到的案例

表空间不足 Alert日志报错 Mon Dec :: GMT+: Incremental checkpoint up to RBA[ox1af2d.3ddll.], current log tail at RBA[oxlaf2d.456c6.] Mon Dec :: GMT+: ORA- :unable to extend table TRFF_APPXXXX by in tablespace TS_FRM_TRANS_ROWLOG ORA- unable to extend table TRF

一.数据来源 头部组织的数据.此处直接引用了matlab自带的mri数据.实际场景中,可以通过CT得到的数据进行转换得到 插入异物的数据.此处我假设插入异物为一根细铁丝.模拟为空间中的一条曲线.这个曲线的坐标我们可以通过一定的办法获取到.我已经将数据放入百度云盘 曲线数据下载 二.技术实现要点 要根据CT数据绘制头部的立体图 异物曲线的任意两点连线的切面的计算 切面切割CT立体图的效果图绘制 三.实现伪代码 %% 数据准备 clc,clear load mri; D = squeeze(D);

package dwzx.com.get; import java.io.BufferedReader; import java.io.File; import java.io.FileReader; import java.io.IOException; import java.util.ArrayList; import java.util.StringTokenizer; //解析指定目录下的所有csv文件,返回三维数组数据 public class GetCsvData { public

原文:http://blog.csdn.net/u013339596/article/details/19167907 概述 之前的博文已经完整的介绍了三维图像数据和三角形网格数据.在实际应用中,利用遥感硬件或者各种探测仪器,可以获得表征现实世界中物体的三维图像.比如利用CT机扫描人体得到人体断层扫描图像,就是一个表征人体内部组织器官形状的一个三维图像.其中的感兴趣的组织器官通过体素的颜色和背景加以区别.如下图的人体足骨扫描图像.医生通过观察这样的图像可以分析病人足骨的特征,从而对症下药. 这类

之前有解释预处理部分的函数,不过觉得还不够详细,同时文字解释还不够直观,所以现在想一步步运行下,打印输出 首先读取原始数据,包括相应的注释(即结节标签)[注意]注释文件中的标签是按x,y,z的顺序给的,但是origin以及spacing都是按照z,y,x的顺序,所以要逆序处理一下([:,::-1]) raw_data,origin,spacing,isflip = load_itk_image("/home/dataset/LUNA16/subset3/1.3.6.1.4.1.14519.5.2

本文介绍了利用机器学习实现胸部CT扫描图像自动判读的任务,这对我来说是一个有趣的课题,因为它是我博士论文研究的重点.这篇文章的主要参考资料是我最近的预印本 “Machine-Learning-Based Multiple Abnormality Prediction with Large-Scale Chest Computed Tomography Volumes.” CT扫描图像是一种大体积图像,大小约为512×512×1000灰度体素,用于描绘心脏.肺和胸部的其他解剖结构.胸部CT扫描图像

概述 之前的博文已经完整的介绍了三维图像数据和三角形网格数据.在实际应用中,利用遥感硬件或者各种探测仪器,可以获得表征现实世界中物体的三维图像.比如利用CT机扫描人体得到人体断层扫描图像,就是一个表征人体内部组织器官形状的一个三维图像.其中的感兴趣的组织器官通过体素的颜色和背景加以区别.如下图的人体足骨扫描图像.医生通过观察这样的图像可以分析病人足骨的特征,从而对症下药. 这类应用在计算机领域叫做科学可视化.由于本文主要不是讨论可视化这个大的命题,所以只是简要的讲述一下三维可视化的两大类实现方式

管线技术也称流水线技术(Pipeline)每个对象只实现相对简单的任务,整个管线进行复杂的可视化处理在tvtk中分为可视化管线和图形管线 可视化管线(Visualization Pipeline):将原始数据加工成图形数据的过程 图形管线(Graphics Pipeline):图形数据加工为所看到的图像数据可视化分为五个模块: 数据模块,数据预处理模块,数据映射模块,绘制模块和显示模块. 前两部分为可视化管线 与可视化管线相关的两个对象: tvtk.CubeSource数据对象和tvtk.Pol

之前的文章讲述了肺结节CT影像数据特征提取算法及基于MATLAB GUI设计的肺结节CT影像特征提取系统.本文将讲述几个主要部分的代码实现,分别是预处理.灰度特征提取.纹理特征提取.形态特征提取数据. 一.预处理部分代码 1.读取肺结节CT数据和专家标记的mask数据 function [ sData ] = read_dcm_mask( dcmPath,maskPath,Ng ) function [ sData ] = read_dcm_mask( dcmPath,maskPath,Ng )

基于激光雷达的地面与障碍物检测 这个例子告诉我们如何去检测地平面并且找到三维LIDAR数据中与车相近的障碍物. 这个过程能够方便我们对汽车导航的可行驶区域规划. 注:每一帧的雷达属于都被存储为三维的雷达点云.为了能够高效的处理这些数据.快速的指出与搜索能力是需要的.通过kd-tree结构处理数据.周围平面通过RANSAC算法来拟合(RANSAC算法是一个稳健的模型拟合方法).这个例子也展示了如何使用点云来实现多帧点云的动画过程. 选择要显示的点云区域 首先, 在车辆周围选择一个目标区域, 并配置

与业务系统类似,商业智能的基础是数据.但是,因为关注的重点不同,业务系统的数据使用方式和商业智能系统有较大差别.本文主要介绍的就是如何理解商业智能所需的多维数据模型和多维数据分析. 数据立方体 多维数据模型是为了满足用户从多角度多层次进行数据查询和分析的需要而建立起来的基于事实和维的数据库模型,其基本的应用是为了实现OLAP(Online Analytical Processing). 其中,每个维对应于模式中的一个或一组属性,而每个单元存放某种聚集度量值,如count或sum.数据立方体提供数

转自:http://blog.csdn.net/supermapsupport/article/details/68924713 如何能快速地开发项目中的三维功能呢?本文为您提供全方位的三维资料,为您项目开发提供一骑千里马.资料目录如下: 目录 一张图看懂三维GIS SuperMap三维产品白皮书 全套三维视频教程 全方位数据处理  ◆精模篇 ◆倾斜篇 ◆管线篇 ◆BIM篇 ◆矢量数据篇 ◆其他软件数据对接 iClient3D for Plugin开发 iClient3D for WebGL开发

第二篇只是学了加载用datagrid加载数据,数据的增删改还没有做,今天主要是解决这个问题了. 在做增删改前需要弹出对应窗口,这就需要了解一下EasyUi的弹窗控件. 摘自:http://philoo.cnblogs.com/ 我的理解,就是panel有的属性Window.dialog都有,同时保留自己的扩展属性方法 , 所以主要展示pannel的属性. Pannel 属性 名称 类型 说明 默认值 title string 显示在Panel头部的标题文字. null iconCls strin

19个三维GIS软件对比 麦豆科研技术中心 days ago 我国GIS经过三十多年的发展,理论和技术日趋成熟,在传统二维GIS已不能满足应用需求的情况下,三维GIS应运而生,并成为GIS的重要发展方向之一.上世纪八十年代末以来,空间信息三维可视化技术成为业界研究的热点并以惊人的速度迅速发展起来,首先是美国推出Google Earth.Skyline.World Wind. Virtual Earth.ArcGIS Explorer等,我国也紧随推出了EV-Globe .GeoGlobe.VRM