Opencv在CT图像上的测试
项目地址
https://github.com/Joevaen/Opencv_On_CT
我为什么要写这个项目？
严格来说，我并没有写这个项目，而是在对https://docs.opencv.org/4.5.1/d6/d00/tutorial_py_root.html这个Opencv-python的官方教程做一个测试，在发现教程中一些代码问题的同时，更多的是测试这个自然图像处理最常用的库，在用在CT图像上时会出现怎样有趣的事情，测试结果表示一些Opencv的api在测试CT图像时有些有趣的效果，比如在进行拐点测试时，我发现居然可以找到介入体的显著位置。
测试这个项目应该说是一直想做的事情，因为对于工具包的应用能力决定了你的底线，而传统图像处理就是CV的大基本功，有了这些工具及其相关的理论知识，你便能够用更短的时间解决更简单的方法，而不是在深度学习上耗费过多的时间，也正是传统图像处理的一个个公式，给予解决一个问题的最大安全感。
建议尝试一下！
我写完该项目总用时不超过20个小时，测试完了除基础操作以外的几乎所有方法，也许会为你打开一个新思路，包括帮助学习你处理自然图像。
结合官方文档，以及我再项目中上传的xmind，添加自己的理解，能让你在极短的时间内掌握Opencv。
scikit-image is coming!
接下来我会记录scikit-image的测试结果，作为医学图像最常用的图像处理库，这次我将可能会在.nii.gz的文件上进行测试。