ufris

https://towardsdatascience.com/medical-image-pre-processing-with-python-d07694852606 Medical Image Pre-Processing with Python An overview of preprocessing a dicom image for the training model. towardsdatascience.com https://vincentblog.xyz/posts/medical-images-in-python-computed-tomography

검은색 배경에 이미지를 겹치기 위해 np.zero를 통해 검은색 배경을 만들어준다 # 세로가 더 길 경우 if img.shape[0] > img.shape[1]: # numpy로 검은색 배경을 생성 background = np.zeros((img.shape[0],img.shape[0], 3),dtype=np.uint8) # 이미지를 가운데로 겹치도록 설정 x_offset = y_offset = img.shape[0] // 2 - (img.shape[1] // 2) # 해당 위치에 이미지를 겹침 background[:, x_offset:x_offset + img.shape[1]] = img else:# 가로가 더 길 경우 background = np.zeros((img.shape[1], img.shape[..

# 리스트에서 리스트 값 빼기 origin_list = 'path'origin_list = os.listdir(origin_list) for_remove_list = 'path'for_remove_list = os.listdir(for_remove_list) >> origin_list = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11]>> for_remove_list = [4,5,8,10] after_remove = [x for x in origin_list if x not in for_remove_list] >> [1,2,3,6,7,9,10,11] # 파일 이동 import shutil as sh save_path = 'path_to_folder' for i in after_remove: sh.move(..