CATIA V5基础教程.pdf

基于ITK,VTK以及MFC读取DICOM图像的文献@ErtoRwww.crter.org吕哧琪,等于1K、K和MC的DCOM图像读写及显示文章是在视类的构造函数及其析构函数中实现它们的初始化及善后工作的。其次,改写视图类的虚函数Ocrea(),以下为关键代码ren Win->AddRenderer(ren);renWin->Setwindowld(m hWnd)iren->SetRenderWindow(ren Win)最后,在视图类的 OnDraw函数中添加绘制代码Render()当然窗口的尺寸也可以在这里进行调整。Figure 5 Unintegrated display effect此,可以在MFc应用稈序视图区域中实现与VTK图5未集成显示效果渲染对象的父互和鼠标响应操作,并可以利用MFC界面控件来进行参数控制,本文程序中鼠标按下会弹出一个对于VTK与MFC的集成已有相关文献介绍,分为快显示图像上象素坐标及象素值的消息框(见图7,8)借以速集成和深度集成两种集成方式。图6是作者将图5对应说明鼠标响应交互操作的实现,至此完成了TK与MFC序做了怏速集成后 DICOMA像的显示。集成过程只需的深度集成。读者也可以参考ⅤTK工具包 Examples设置 vtk RenderWindow类中的 SetParent函数为当前 GUlIn32MFC下的例程,实现更丰富的集成。该视图或对话框句柄即可,关键代码如下所示和集环覓下的面显示将结合后续DCOM文件显示tkRenderwindow部分给出。FrenWin=vtkRenderWindow: NewovtkRenderWindowlnteractoriren=vtkRenderWindowInteractor Newothis->renWin->SetParentld(this->m hWnd);this->iren->SetRenderWindow(this->renIn);Figure 7 Display effect of vik depth integration图7深度集成环境下VTK显示效果Figure 6 Display effect of fast integration图6快速集成显示效果快速集成屏蔽」MFC的鼠标响应和消息传递,不便于后续编程实现更复杂的功能。VTK与MFC集成的请为:0007000根本目的是实现更实用、更灵活的交互界面,以弥补VTK自身在该方面的缺憾,那么就要求不仅要将TK的渲染窗口嵌入于MFC应用程序视图区域,而且还要Figure 8 Display effect after flipping图8翻转后VTK显小效果使其融为一体,即拥有一个统一的具有友好交互能力的界面。在此,重点介绍下作者尝试实现VTK与MFC深度集成的另一种方法,具体步骤如下:首先,在视类中增2D|cOM图像的读写与显示加可视化管道中会用到的类,用这些类实例化对象,文章用到的对象有:渲染对象ren)、渲梨窗口( renin)、2.1DCOM图像的读写文章中的数据对象是一维交互对象(ren)、演员( BrainActor)、映射( Brain Map)等, DICOM图像。读与DCOM文件的功能使用∏TK提供的范o1994-2011ChinaAcadcmicJournalElcctronicPublishingHousc.Allrightsroscrved.http://www.cnki.nctcn.zglckf.com2418P.O. Box 1200, Shenyang 110004吕烧琪,等干K、VTK和MFC的DCOM图像读写及显示CRTOR Ww. cRTER org函功能来实现,在∏K中,DCOM的范函性由GDCM厍写DcOM文件是一件非常精密的操作,因为所要处理的提供。这个开放的源码厍由INSA_Lyon的 creats团队发是大量重要的有关患者详细而精确的数据,并且涉及到展的。实验使用: GDCMImagelO类来建立与GDCM库患者的隐私问题。所以在写的过程中,一定要核实出你的连接,实现读取 DICOM图像的功能。|TK数据处理管的代码所生成的头文件信息不会给患者的治疗和诊断道中的三种处理对象具休为:Sσurce采用带来风险,要确休沿着数据处珄管道正桷地传递DC○Mik: itklmage SeriesReader类; Filter来用了ik∷文件的细节信息,从而才能保证正确地将原D|COM文件Curvature FlowImage Filter; Mapper采用了itk:的这些信息写入新的DcOM序列图像文件。以下便是实itkImageFileWriter类。现该部分内容的主要代码:单张二维DCOM图像的读写:本部分实现单张二维首先定义图像类型,并明确所选象素类型和维度,p|c○M图象以 DICOM格式读入与以DCOM格式写入从而定义序列图像读取类型。的工作。首先声明象素类型和图像的维数,以它们作为typedef signed short PixelType模板参数来实例化读入图像的类型,用该图像类型作为const unsigned int Dimension=3;模板参数再实例化读取器 Reader的类型并创建一个typedef itk: Image< PixelType, DimensionReader,将读入图像的文件路径和文件名作为参数传给 mage Type;Reader,并为 Reader关联 GDCMImagelO对象,调用typedef itk: Image SeriesReader< Image TypeUpdate(函数更新读取过程,DcOM图像就已读入内存 ReaderType中。用 Reader的 Getoutput()方法可以获得图像数据的接下来声明并实例化实际读写DCOM图像的指针。月前的焦点是如何再一次将图像在新文件中保存k: GD CMImagelC对象和为所有切片生成文件名并排成DCOM格式。具体的,先实例化一个 Image File Writer序的tk: GDCMSeries fileNames对象,并创建相应智能类型,并创建指针 Writer,将写入的图像的文件路径和指针 gdcmIO和 names Generator。文件名作为参数传给 Writer,并为其关联ImageloType: PointerGDCM| magelo对象,这个对象是知道DCOM格式的内 gdcmIo= magelOType:New()部结构的,最后用 Update()来触发写入程序。文章在读Names Generator Type: Pointer写过稈中对图像进行了保留边缘的平滑去噪处珥,以下 names Generator= Names GeneratorType:|New()为主要代码names Generator->SetInputDirectory(argvImageloType: Pointer生成读入文件的文件名gdcmImagelo=ImageloType: NeW(const ReaderType: FileNames Containerreader->Setlmagelo(gdcmImagelO)filenames=namesGenerator->GetInput FileNames():reader> SetFileName(argv):∥参数为文件路径实例化 Reader Type对象并创建智能指针 reader,读及文件名取DcOM格式序列图像。writer->Setlmagelo(gdcmImagelO)reader->Setlmagelo(gdcmlO)rwriter->SetFileName(argv2);∥将平滑后图像以reader->SetFileNames(filenames )D|COM格式写入到参数所指定的文件中。最后用 reader的 Update()触发读取程序,最好放在try/catch问询块中,在此不再赘述。CurvatureFlowImageFilterType: Pointer至此,可以开始写数据了。首先把确定存在的输出smoother= rvatureFlowlmageFilterType:|New();∥目录传给 outputDirectory指针。实例化一个平滑滤波器的对象const char outputDirectory=argv;smoother-> SetNumberoflterations(5):W平滑滤波然后,实例化 SeriesWritertype对象并创建智能指器的迭代次数设为5针 series writer,将 reader的输出写为D|COM格式序列smoother-> SetTime Step(0.125);∥平滑滤波器的像时间步长设为0125series Writer->SetInput(reader->Getoutput()smoother->SetInput(reader->Getoutputo)series Writer->Setlmagelo(gdcmIO)writer->Setlnput(smoother->GetOutputO)现在可以设置 G DCMSeriesFileNames在至此完成DCOM单张图像的读写。outputDirectory下产生新的文件名,然后将最新生成的序列二维DCOM图像的读写:这部分}要实现以文件文件传递给 seriesWriter集的方式读取一个DCOM序列图像,并在保持头文件信namesGenerator->SetoutputDirectoryoutputDire息不变的情况下保存为另一个DCOM序列图像的工作。 ctory);/S SN 1673-8225 CN 21-1539/R CODEN: ZLKHAH2419C1994-2011ChinaAcadcmicJOurnalElcctronicPublishingHousc.Allrightsrcscrved.http://www.cnki.nct@RterwWw.crtEr. org吕晓琪,等基于1K、VK和MFC的DCOM图像读写及显示seriesWriter->SetFileNames(names Generator->GetOutputFileNames();3结论最后一步也是最关键的一步,用 reader读取MetaDataDictionary并传递给 seriesWriter。之所以关键TK是算法设计者的一个有力助手,是医学图像处是因为 Meta Data Dictionary包含」所有输入的DcoM理工作者的案例研究算法仓厍,遺憾的是不提供Ul文件的头文件。VTK软件开发包强大的图形处理和可视化功能,却缺乏seriesWriter> SetMetaData Dictionary Array( reade实用、灵活的交互界面,而MFC具有强大的U开发能力。r->GetMetaData DictionaryArray ()结合三者的特点,作者通过对DCOM医学图像的读取与末了调用 seriesWriter的 Update)触发写程序,放在显小,将TK、VTK和MFC有机的结合起来,扬长避短,try/catch问洵块中,在此不再赘述。为三者集成环境下的软件开发做了一个初步的尝试,而22DCOM图像的显示本部分主要介绍在前述方法对于在此基础之上一者更强大功能的实现(诸如医学图实现的∨TK、ITK和MFC集成环境卜DCoM图像的显示像的分割与准、三维可视化、虚拟手术导航等)有待方法。在此,将利用丨TK读取的DC○M文件用VTK显示深入探讨与研究。在MFC单文档视图区,因为旨在说明方法所以未给出复杂的交互界面。4参考文献VTK薮据处理管道中采用了vkD|cOM|mageReader:类、 teNderer类、 vtkRenderwindow类、[1 Kitware Inc. NLM Insight Segmentation and registration ToolkitEB/OL」2005.http:/www.itκOrgtkRenderwindowInteractor类、 traCtor2D类、[21 Ackerman MJ. the visible human project. Proceedings of thelEEE,1998;863):501-504.v+ < Mapper类,并实例化各个类的对象并创建相21/mD(Q小用m时应智能指针。图7为显示效果,相应关键代码如下计算机技术发,200816(4=515 NEMA. The DICOM standard. Technical report, NEMA,Brain Map->SetInput(vtkreader->Getoutput()http://medial.nemaorg,2004[61http:/www.itk.org/courseWare/training/gettIngstartedl-webpageBrainActor->SetMapper (BrainMap);ren->AddActor(BrainActor)http:ww.kitwvare.comiproducts/books/vtkquide.htmlBenoit Regrain EricBoix, Mathieu and Jean Pierre roux. the「TK所读取的图像一经VTK显示后图像发牛了翻GDCM Library. CNRS, INSERM, INSALyon, UCBLyonhttp://www-creatis.insa-lyon.fr/publIc/gdcm转,并且是上下翻转而左右并不发生翻转,原因是ITK的坐标系统和VTK的坐标系统Y轴是相反的,所以为了来自本文课题的更多信息能正确显示图像还需要将Y轴进行翻转,可见这种翻转墓金资助:国家自然科学基金资助项目(60761002)可以发生在两种情形,一种是在K读入图像的时候翻作耆贡:笫一作者进行实验设计及评估,实验实施转即改变文件的读取方式,该种方式可参考∏TK的为笫二作者,资料收集为笫三作者,第二作者成文,第FliplmageFilter类,该类可以实现翻转任何坐标轴中的作者审校并对文章负责图像,对于本文屮情形可以使用一个[0,们翻转排列,列益冲突:课题未涉及任何厂家及相关雇主或其灺经表示X轴保持不变时对Y轴进行翻转;另一种是在K图济组织直接或间接的经济或利益的赞助像薮据凵经转换为ⅥTK图像数据后将新的TK图像数本文创新性:于201101以文章关键词为检索关键词据Y轴鄱转,这也正是本文实现的图像翻转方法。相应在CNK丨欻捃库、维普中文科技期刊数据库、万方学位论关键代码:文全文数据库, ELSEVIER数据库等多个数据库中检索未flipY->SetFilteredAxis(1)见具有相同创新点文章flipY->SetInputConnection(vtkreader->Getoutput方法创新:为医学图像读写及显示后一系列的玉学Eort()像处理工作搭建了灵活实用的实验平台,进而得到相关基BrainMap->SetInput(flipY->GetOutput():金资助。以上便是集成环境下的D|COM图像显小。o1994-2011ChinaAcadcmicJournalElcctronicPublishingHousc.Allrightsroscrved.http://www.cnki.nctCn.zg/ckf.com2420P.O. Box 1200, Shenyang 110004

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331页的研究报告，全方位展现中美智能驾驶的市场现状、关键技术环节发展情况以及落地情况，让读者深入了解无人驾驶产业中的基于与挑战。The Future of Autonomous Drivng in China and USa锋网新智驾出品发掘中美智能驾驶重要的创新者雷锋网智能驾驶白皮书人们往往以风囗来描述一个显著上升期中的行业,但只有很少人能真正察觉到在风口来临之前一批创新者的铺垫,毫无疑问,2017年所有人看到了在中国、美国、日本、德国等各地智能驾驶领域的繁荣,而各国的智能驾驶技术团队又以美国和中国最为集中,并且存在最广泛的应用市场。自2014年开始,雷锋网进入智能驾驶领域的报道。而在过去的10个月里,雷锋网团队在包括北京、上海、深圳、硅谷等各地,密集拜访了数百家智能驾驶技术团队,通过一手釆访、调研和亲身体验,之后又通过2个月时间梳理和筛选了近100家智能驾驶产业链中关键的技术公司,形成了这份《中美智能驾驶白皮书》。我们希望通过这近100家公司,向读者全方位展现中美智能驾驶的市场现状、关键技术环节发展情况以及落地情况,我们也希望读者能因此深入了解在这个庞大的产业中的机遇与挑战。以今天的关键技术发展水平为参照,我们希望你能通过这份白皮书提前看到未来3-5年在各个细分环节可能产生的机会和变化。本次在《中美智能驾驶白皮书》中,我们选取了13个关键细分领域的约100家公可进行深入解析,每个细分章节均包含f Av ng锋网新智驾出品●该领域的整体发展现状和存在问题●关键创新公司的技术水平、技术路线以及应用现状●中美两地技术和市场的差异比较。我们所选的这13个领域,涵盖了智能驾驶的集成方案、关键传感器技术、关键基础设施等,它们包括1.全栈自动驾驶2.自动驾驶卡车3.低速自动驾驶4.ADAS5.造车新势力6.激光雷达7.毫米波雷达8.自动驾驶芯片9.高精度地图10.模拟仿真系统1.高精度GNSs定位12.车辆改装13.V2X可以说,这13个领域就是在未来的汽车上实现智能驾驶的13个关键要素。这可能是目前市面上唯——份专注于智能驾驶领域一线技术公司创新现状的完整报告。这份报告的独特之处还在于●一线技术公司决策层的行业洞见,尤其是位于硅谷的自动驾驶技术公司。在The Future of Autonomous Drivng in China and USa锋网新智驾出品《中美智能驾驶白皮书》所分析的美国自动驾驶公司中,七成以上均是接受雷锋网直接采访,双方针对技术现状、技术路线、产品化策略进行详细讨论,有相当部分是雷锋网独家采集的内容。全面、结构化的细分领域解析。“知其然,更要知其所以然”。看到智能驾驶领域的繁荣,更要看到各个关键细分环节是否具有良好的发展,智能驾驶在落地应用之前需要构建一个完善的技术支撑体系。●全球化的视野,洞悉中美自动驾驶的差异。白皮书所分析的中、美公司分别各占约一半,各家也均是当地最具明星气质、最有潜力的公司。通过直观的阅读即可了解两地对自动驾驶看法的区别,以及各自的发展路径差异。另外,本白皮书的标题为“智能驾驶”,它可以泛指辅助驾驶、限定场景的自动驾驶,以及完全脱离人类驾驶员的无人驾驶等概念。由于本白皮书所涵盖的行业范围较为全面,故在标题中使用“智能驾驶”作为统称。另外,由于自动驾驶与无人驾驶这两个词在日常使用中更为广泛,所以在具体章节中,会更多地使用这两个词,特别是在涉及L4、L5级别的驾驶等级时。f Av ng锋网新智驾出品目录全栈自动驾驶7、国內全栈自动驾驶公司、国外全栈自动驾驶公司...20总结42自动驾驶卡车.43、国内自动驾驶卡车公司45国外自动驾驶卡车公司52三、总结59低速自动驾驶.·.·.·.·..............·.··..60、国內低速自动驾驶公司63、国外低谏自动驾驶公司8总结87ADAS89、国内ADAS公司95国外ADAS公司124134造车新势力136国内新造车公司139国外新造车公司162三、总结168激光雷达169国內激光雷达公司..172国外激光雷达公司182三、总结216亳米波雷达218、国内毫米波雷达公司,.222国外毫米波雷达公司.230总结240自动驾驶芯片e。要242涉足自动驾驶视觉芯片的公司245总结255高精度地图256、国内高精度地图公司259The Future of Autonomous Drivng in China and USa锋网新智驾出品、国外高精度地图公司264总结,,+279模拟仿真系统281自动驾驶模拟系统公司...285总结:嬴者通吃?294高精度GNSS定位295国內高精度GNSs定位公司297、国外高精度GNSS定位公司300三、总结304车辆改装305国内车辆改装公司.307国外车辆改装公司总结:一门会逐渐退出的业务?鲁,316VeXbbbb B....317、国內V2X公司,320国外∨2X公司324三、总结328The Future of Autonomous Drivng in China and USa锋网新智驾出品全栈自动驾驶▲0●本章所分析的可以说是离自动驾驶最近的公司。自动驾驶技术一般分为环境感知、决策规划和车輛控制三大部分,而所谓全栈自动驾驶公司,可以简单理解为提供除车辆硬件以外,包括这三类技术的鏗套自动驾驶软硬件解决方案的公司。虽然专注于自动驾驶卡车,以及特定场景自动驾驶(如景区、园区)技术的公司也是在开发全栈的自动驾驶技术,但本章所分析的公司则更加面向消费级市场,他们想改变亿万普通人未来出行的方式。在技术上,全栈自动驾驶公司无一例外,都选择了一步到位的L4-5级自动驾驶,而非渐进式的由辅助驾驶过渡到全自动驾驶在场景上,全栈自动驾驶公司面临的也会是最具挑战的城市道路驾驶环境,这也对他们的技术提出了更高的要求。正是因为上述这些原因,全栈自动驾驶公司的想像空间也更大。普华永道发布的《2017年数字化汽车报告》指出,出行市场将带来2.2万亿美元的产业规模,而截至2030年,消费者在出行上的花费将减少10%,且共享及自动驾驶汽车将占到37%的行驶里程。报告还指出,在自动驾驶的场景下,未来家庭在出行方面的开支将减少20%,而利润空间会急剧转向出行服务提供商,相比之下,传统汽车生产和销售的利润分成将从85%降至50%以下。在自动驾驶出行服务的场景下,汽车品牌之间的差异会减小,掌握主动权的是能够提供更优质出行服务的公司。而且车辆的生产会趋于标准化,仅有少数的车型就能满足市场上大部分的岀行需求,车辆的所有和销售模式也会发生变化。f Av ng锋网新智驾出品受智能化和共享化的影响,未来出行方式是车企、出行公司,还是新技术公司占主导,现在还没有明确的结论,但其中的关键一定与自动驾驶技术密不可分。汽车行业的利润分配将迎来大洗牌,这也是新技术公司看准的机会。本章接下来,雷锋网将根据对硅谷、北京、上海、深圳等地智能驾驶技术团队的密集拜访,分析以下几家公司。公司国别最新融资轮次投资机构核心业务驰中国Pe-A启明创投、英伟达、做出能实现城市共亨出行的自动驾技将门创投、华创资本术原型,开发大规模仿真云启资本、松禾资本Roadstar al中国天使轮采取家々感器融合软硬件结会的解决方MGem2(hm、案并与整车合作开发自动驾驶Pony, ai中国A红杉中国DG中国选择1高速自动驾驶,并与车厂合作开发的方式中国B+轮凯辉基金、CV纪源利用环境和驾驶行为数据提升自动驾驶Momenta资本、中法创新基金大脑美国C轮采用深学优先策略,定位在车队管Drive. alGrabVerizon ventures、Renovo aut美国未透露Samsung CalalysT、|聚焦远煋操控,打造一个跨越硬件和SCCa| Capital不辆的平Synapse partners美国C幹前身主做 Android第三方开源操作系统ConanPrcmjiInvcs的业务,后转做自动驾驶技术行业Auto x关国木透露上汽、 Gaintech为自动驾攻汽车提供软件(包括感知、Chola∨ enduresVoyage美国种子轮Initialized Capital相专注自动驾坡出杜车服务,从半封闭的Charles river社区场录转向自动驾驶服务Ventures.等美国未公布未公布特色在于将认知心埋学的研究应用在自动驾驶上BEssemer venture注于白动驾驶感知技术,根据与不同dccpscalc3i美国种子轮Pner、雅虎的创|>EM及供应应的合作方式,提供完整始人杨致远等的解决方案。Mayfield Fund和偏向深度学习,并涉及对机器人的研P|us∧美国未诱TEEC Angal Fund究.目标在干研发出级别的白动驾驶中国金沙江创投、光速中国系统大仝栈自动驾驶公司f Av ng锋网新智驾出品国内全栈自动驾驶公司景驰最地景驰科技是2017年4月成立的一家由人工智能驱动、以自动驾驶技术为核心的智能岀行公司,总部在美国硅谷。景驰的创始团队非常豪华,在成立的短时间内就获得了出众的成绩,也获得了投资者们的青睐,但在2017年底,它也陷入与百度商业秘密有关的纠纷之中。

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