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HistomicsTK

数字病理图像分析的Python工具包,支持独立和网络集成

HistomicsTK是一个用于数字病理图像分析的Python包,可以独立使用或作为Digital Slide Archive的插件。通过HistomicsUI执行图像分析任务,其功能可通过slicer cli web扩展,允许开发者集成自己的图像分析算法。借助机器学习技术和多分辨率图像,HistomicsTK帮助研究组织学、临床结果及基因数据的关系。适用于路径学家和算法研究者,提供如颜色归一化和细胞核分割等功能,支持Linux、Windows和OSX的安装指南。详细信息请访问官网。

taipy - 高性能数据与AI网络应用构建工具
AI应用GithubPythonTaipy开源项目数据管理热门用户界面
Taipy 是为数据科学家和机器学习工程师设计的,帮助他们使用Python快速构建数据与AI网络应用,无需学习新语言。它支持UI生成与场景/数据管理,使用户能够专注于数据和AI算法,同时简化开发和部署的复杂性。此外,Taipy还提供强大的定制能力和扩展性,让用户从简单的原型快速过済到生产就绪的应用。
torchxrayvision - 胸部X光影像分析工具库
GithubTorchXRayVision开源项目数据集深度学习胸部X光预训练模型
TorchXRayVision是一个开源的胸部X光影像分析工具库,为多个公开数据集提供统一接口和预处理流程。它包含多种预训练模型,可用于快速分析大型数据集、实现少样本学习,以及在多个外部数据集上评估算法性能。该库旨在简化胸部X光影像研究工作流程,提高分析效率。
segment-geospatial - 用于地理空间数据分割的Python工具包
GeoTIFFGithubPythonsegment-geospatial分割模型开源项目遥感
segment-geospatial是一个基于Segment Anything Model (SAM) 用于地理空间数据分割的Python包,旨在通过最少的编码简化数据分析流程。它支持从Tile Map Service (TMS)服务器下载地图瓦片并创建GeoTIFF文件,使用SAM和HQ-SAM分割GeoTIFF文件,创建交互式标记,保存分割结果为常见矢量格式并在交互地图上显示。segment-geospatial提供丰富的示例和教程,方便用户使用,并在PyPI和conda-forge上可用,适用于各种计算环境。
SAM-Med2D - 医学图像分割新突破 SAM-Med2D模型
GithubSAM-Med2D医学图像分割开源项目数据集模型训练模型评估
SAM-Med2D是基于Segment Anything Model的医学图像分割模型,在包含4.6M图像和19.7M掩码的大规模数据集上进行微调。该项目涵盖10种医学数据模态、4种解剖结构和病变,以及31个主要人体器官。SAM-Med2D在多个测试集上表现优秀,尤其在点提示和边界框提示方面效果显著,为医学图像分割领域提供了新的解决方案。
kitti360LabelTool - KITTI-360数据集标注工具
GithubKITTI-360WebGL开源项目数据集标注工具计算机视觉
KITTI-360 Annotation Tool是一个开源的Web应用框架,用于标注KITTI-360数据集。该工具基于Python和JavaScript开发,结合cherrypy和WebGL技术,提供了直观的用户界面。它支持多用户协作、任务分配和权限管理,有助于提高标注效率和准确性。研究人员可以使用此工具查看、编辑和提交标注结果,为城市场景理解研究提供数据支持。
toil - 跨平台Python工作流管理系统
GithubPythonToil云计算工作流管理系统开源项目生物信息学
Toil是一个开源的跨平台工作流管理系统,主要用于生物信息学领域。它支持CWL和WDL编写的工作流,并提供Python API用于自定义工作流开发。该系统可在本地、HPC集群或云端运行,兼容Linux和macOS平台。Toil采用Python编写,遵循函数式编程原则,具有高效、可扩展的特点,为复杂数据处理提供灵活的管理方案。
voxelmorph - 学习驱动的图像配准和变形建模库
GithubVoxelMorph合成形态图像配准开源项目机器学习空间变换
本页面介绍VoxelMorph,这是一个用于图像配准和变形建模的学习驱动库。页面提供教程展示无数据训练模型、图像配准和参数选择等操作步骤。VoxelMorph库支持下载预训练模型、图像到图像配准和Dice分数测量,并包含模板构建和变形字段可视化等高级功能。该项目适合那些需要高效图像配准解决方案的研究人员和开发者。
deformableLKA - 变形大核注意力机制提升医学图像分割效果
3D分割D-LKA NetDeformable Large Kernel AttentionGithubVision Transformer医学图像分割开源项目
变形大核注意力(D-LKA Attention)是一种新型医学图像分割方法。它通过大型卷积核高效处理图像数据,并使用可变形卷积适应不同数据模式。该方法有2D和3D两个版本,尤其是3D版本在处理跨层数据时表现优异。基于此技术开发的D-LKA Net架构在多个医学分割数据集上的表现超过了现有方法,展现了其在医学图像分析领域的潜力。
Auto1111SDK - 轻量级Python库,支持Stable Diffusion图像生成和编辑
Auto 1111 SDKGithubPython库Stable Diffusion图像生成图像编辑开源项目
Auto 1111 SDK是一个轻量级Python库,使用Stable Diffusion模型进行图像生成、放大和编辑。它与Automatic 1111 Web UI完美集成,提供文本到图像、图像到图像、修补和外延等多种管道处理功能,支持多种采样器和模型下载。集成了Civit AI,方便直接从网站下载模型。用户可在Colab上通过示例体验该SDK,并参考官方提供的安装和快速上手指南。
tesserocr - Python封装的OCR引擎简化技术集成
GithubOCRPythonTesseract APItesserocr图像识别开源项目
tesserocr是基于Tesseract OCR引擎的Python封装库,通过Cython集成Tesseract C++ API。它提供简洁的Pythonic接口,支持多线程并发,可与Pillow库配合。tesserocr简化了OCR集成,便于开发者在Python项目中实现高效文字识别。该库支持多种图像格式,提供丰富的API功能,包括文本识别、布局分析和方向检测等。tesserocr支持多种语言识别、图像预处理、文本布局分析等高级功能。它还提供了简单的命令行接口,方便快速测试和使用。该库适用于各种OCR应用场景,如文档数字化、图像文本提取和自动化数据录入等。
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